Hashing producerar kompakta representationer för dokument, för att utföra uppgifter som klassificering eller hämtning baserat på dessa korta koder. När hashing övervakas tränas koderna med hjälp av etiketter på träningsdata. Detta dokument visar först att de utvärderingsprotokoll som används i litteraturen för övervakad haschning inte är tillfredsställande: vi visar att en trivial lösning som kodar utmatningen av en klassifikator avsevärt överträffar befintliga övervakade eller halvövervakade metoder, samtidigt som man använder mycket kortare koder. Vi föreslår sedan två alternativa protokoll för övervakad hashing: ett baserat på hämtning på en delad uppsättning klasser, och ett annat baserat på överföring av lärande till nya klasser. Vi tillhandahåller två grundläggande metoder för bildrelaterade uppgifter för att bedöma prestandan hos (semi-)övervakad hashing: utan kodning och med oövervakade koder. Dessa baslinjer ger en lägre och övre gräns för resultatet av ett övervakat hashsystem.
Nyligen, Sablayrolles et al. REF visar att de nuvarande utvärderingsprotokollen, t.ex. MAP, inte är tillfredsställande: en trivial lösning som kodar utdata för en klassifier som avsevärt överträffar befintliga övervakade eller halvövervakade hashmetoder.
How should we evaluate supervised hashing?
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}