Comments 2
Спасибо за статью!
Я верно понимаю, что вы просто использовали евклидовый matching по признакам (с учетом того, что это приближенный поиск, коль речь про FAISS) ? Или есть какие-то особенности решения?
Спасибо за вопрос! Мы не использовали FAISS напрямую — matching выполнялся с помощью фреймворка Hypex, который применяет расстояние Махаланобиса вместо простой L2-нормы. Это позволяет учитывать корреляции между признаками и различия в масштабе данных, делая сопоставление более точным и устойчивым.
Sign up to leave a comment.
Отказ от рекламы: ограничения методов оценки денежной стоимости