Vi studerar problemet med att lära sig lokala mått för närmaste grannklassificering. De flesta tidigare arbeten på lokal metrisk inlärning lär sig ett antal lokala orelaterade mätvärden. Även om detta "oberoende" ger en ökad flexibilitet är dess nackdel den stora risken för överbemanning. Vi presenterar en ny parametrisk lokal metrisk inlärningsmetod där vi lär oss en jämn metrisk matrisfunktion över datagrenröret. Med hjälp av ett approximationsfel som är bundet till den metriska matrisfunktionen lär vi oss lokala mått som linjära kombinationer av basmått som definieras på ankarpunkter över olika regioner i instansutrymmet. Vi begränsar den metriska matrisfunktionen genom att tvinga på de linjära kombinationerna förgreningsreglering vilket gör att den inlärda metriska matrisfunktionen varierar smidigt längs datagrenrörets geodesik. Vår metriska inlärningsmetod har utmärkt prestanda både när det gäller prediktiv kraft och skalbarhet. Vi experimenterade med flera storskaliga klassificeringsproblem, tiotusentals fall, och jämförde det med flera toppmoderna metriska inlärningsmetoder, både globala och lokala, samt till SVM med automatiskt kärnval, som alla överträffar på ett betydande sätt.
Genom att använda ett approximationsfel som är bundet till den metriska matrisfunktionen, Wang et al. REF formulerar lokalt metriskt lärande som linjära kombinationer av basmått som definieras på ankarpunkter över olika regioner i instansutrymmet.
Parametric Local Metric Learning for Nearest Neighbor Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}