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Article summary:
1. 本文提出了一种新的并行学习生成对抗网络（PLMS），用于跨模态检索。
2. PLMS是一个并行学习体系结构，旨在在端到端训练的跨模态检索模型中捕获更有效的信息。
3. 通过联合训练，特定模态中双分支生成器生成的特征表示可以用于测量不同模态之间的相似度。
Article analysis:
本文是一项关于Parallel Learned generative adversarial network with Multi-path Subspaces (PLMS) for cross-modal retrieval 的有关工作。文章介绍了PLMS是如何通过并行学习体系来实现跨多个特定任务域之间多个不同特征表征之间的相似度测量。
尽管本文中使用了大量实验来证明PLMS在四个常用数据集上都能够取得最先进的效果，但是仍然存在一些可能影响其可信度和可靠性的因素。首先，文章中使用的数据集都是常用数据集，考虑到不同数据集之间存在差异，因此无法将PLMS方法应用到所有情况中去。此外，文章中使用的实验方法也不够详尽；例如，作者并没有对不同任务域之间特征表征之间相似度测量方法进行评估。此外，作者也未考虑将PLMS方法与其他方法进行对比来评估其性能差异。
此外，作者也未考虑将PLMS方法与其他方法进行对