Vi beskriver och analyserar en online-algoritm för övervakad inlärning av pseudo-metrics. Algoritmen tar emot par av fall och förutsäger deras likhet enligt en pseudo-metrisk. De pseudometriska vi använder är kvadratiska former parameteriserade av positiva halvdefinita matriser. Kärnan i algoritmen är en uppdateringsregel som baseras på successiva projektioner på den positiva halvdefinita konen och på halvrymdsbegränsningar som följer av exemplen. Vi beskriver en effektiv procedur för att utföra dessa projektioner, härleda ett värsta fall misstag bunden på likhetsprognoser, och diskutera en dubbel version av algoritmen där det är enkelt att införliva kärnan operatörer. Online-algoritmen fungerar också som en byggsten för att härleda en stor-marginalsalgoritm. Vi visar fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet genom att utföra experiment på MNIST-dataset och på dokumentfiltrering.
Den pseudometriska REF-parametern för positiva semidefinita matriser (PSD) är inlärd med en online-uppdateringsregel, som växlar mellan projektioner på PSD och halvrymdsbegränsningar som införts av instansparen.
Online and batch learning of pseudo-metrics
{'venue': "ICML '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}