在Product Quantization for Nearest Neighbor Search中，当谈到第四节a时，它说他们也会使用一个粗略的量化器（我的感觉是，它只是一个非常小的产品量化器，更小的w.r.t.k，质心的数量）。
我真的不明白为什么这有助于搜索过程，原因可能是我认为我没有得到他们使用它的方式请给我一些IDE？
最佳答案
如非详尽搜索部分所述，
基于乘积量化器的近似最近邻搜索
速度快，大大降低了
存储描述符。
不过，这项调查是详尽无遗的。
粗量化器用于非穷举搜索。它首先检索候选集，然后根据pq在候选集中搜索最近的邻居。
因此，imo的性能在很大程度上取决于粗量化器的性能。如果候选集一开始不包含一些真正的近邻，我们也不能在随后的pq步骤中得到它们。
粗糙量化器是神经网络的基本算法之一，它不必与pq结合使用。