Abstrakt. Hashing har visat sig vara ett värdefullt verktyg för storskalig informationssökning. Trots stor framgång optimerar befintliga hashingmetoder över enkla mål såsom rekonstruktionsfelet eller grafen Laplacia relaterade förlustfunktioner, i stället för prestandautvärderingskriterierna för intresse-multivariata prestandamått såsom AUC och NDCG. Här presenterar vi en allmän ram (benämnt StructHash) som gör det möjligt att direkt optimera multivariata prestandamått. Det resulterande optimeringsproblemet kan innebära exponentiellt eller oändligt många variabler och begränsningar, vilket är mer utmanande än standard strukturerat resultat lärande. För att lösa StructHash optimeringsproblem, använder vi en kombination av kolonngenerering och skärplan tekniker. Vi demonstrerar StructHashs generalitet genom att tillämpa den för att rangordna förutsägelser och bildsökning, och visar att den överträffar några toppmoderna haschmetoder.
Slutligen kombinerar REF strukturella stöd Vector Machines med hashing metoder för att direkt optimera över multivariata prestandamått såsom Area Under Curve (AUC).
Optimizing Ranking Measures for Compact Binary Code Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}