Distansmetrisk inlärning är en viktig komponent för många uppgifter, såsom statistisk klassificering och innehållsbaserad bildsökning. Befintliga metoder för att mäta distanser från parvisa begränsningar lider vanligtvis av två stora problem. För det första, de flesta algoritmer erbjuder bara punktuppskattning av avståndet metrisk och kan därför vara opålitlig när antalet träningsexempel är liten. För det andra, eftersom dessa algoritmer i allmänhet väljer sina träningsexempel slumpmässigt, kan de vara ineffektiva om märkningsarbetet är begränsat. I detta dokument presenteras en Bayesian ram för distans metrisk inlärning som uppskattar en bakre fördelning för avståndet metrisk från märkta pairwise begränsningar. Vi beskriver en effektiv algoritm baserad på variationsmetoden för den föreslagna Bayesian metoden. Dessutom tillämpar vi det föreslagna Bayesianska ramverket för aktivt metriska distansstudier genom att välja de omärkta exempelpar som har störst osäkerhet i relativa avstånd. Försök i klassifikation visar att det föreslagna ramverket uppnår högre klassifikationsnoggrannhet och identifierar mer informativa utbildningsexempel än den icke-bayesianska metoden och toppmoderna metriska inlärningsalgoritmer för distansundervisning.
I REF förbättrar författarna en Bayesiansk ram för metrisk inlärning med hjälp av ett rent utnyttjande-drivna kriterier.
Bayesian Active Distance Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}