在第三篇中，我講到了ArcFace，以及使用ArcFace的目的：讓相似的資料在特徵空間（Feature Space）中靠得更近。
那時候也放了比較圖，可以看到很明確的改進。
而實際上INB就是延續這個概念，並且在Shopee的競賽中藉由實驗達到了最佳效果。
Iterative Neighborhood Blending介紹
INB實際上是一個由第一名作者在這篇discussion中自創的名詞。而其中Neighborhood Blending的概念其實非常簡單。
Neighborhood Blending就是把每個 embedding（ feature）跟它周圍的embedding做加權。
簡單來講，如果我們原本的embedding分布如下圖左側，INB會把每個點周圍的點拿來加權，然後得到新的embedding，進而變成右圖。
而因為每個點跟周圍的點的數值會加權得到新的數值，所以原本比較靠近的點，會變得更近，使群體的概念變得更清晰，如下圖
從公式來講，如果我們知道A跟B、C、D這三個點最靠近，而分別相似程度為0.94, 0.93, 0.52，則我們A點會被更新為
具體流程結合起來如下圖。
而就是INB，讓第一名的成績從0.776暴衝到0.793。
使用可以參考作者的code
其中要注意neighborhood_search是我們要自己寫的function，基本上跟sklearn的NearestNeighbors是類似的接口。
唯一的不同是，NearestNeighbors如果你指定要找5個最近的點，就一定會給你5個點，而在shopee的競賽中我們會設定一個距離的閾值（threshold），所以找5個最近的點，有可能只找到3個，因為後面2個沒有通過閾值。
具體怎麼挑選閾值，作者用的方法基本上就是靠CV score來挑選。具體方法可以參考part4。
INB的方法簡單，但是在這個比賽效果很明顯，藉由讓群體邊界更靠近後，clustering等方法效果都提升了，是個很簡單的improvement！
最後有興趣可以看一下第一名的完整pipeline，都是我part1~part5講過的技巧。
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