Abstract-Manifold lärande är en het forskningsämne inom området datavetenskap. En avgörande fråga med dagens många olika inlärningsmetoder är att de saknar en naturlig kvantitativ åtgärd för att bedöma kvaliteten på inlärda inbäddningar, vilket i hög grad begränsar deras tillämpningar till verkliga problem. I detta dokument föreslås en ny metod för kvalitetsbedömning av mångfaldig inlärning, kallad Normalization Independent Embedding Quality Assessment (NIEQA). Jämfört med nuvarande bedömningsmetoder som är begränsade till isometriska inbäddningar har NIEQA-metoden ett mycket större tillämpningsområde på grund av två egenskaper. För det första är det baserat på en ny åtgärd som effektivt kan utvärdera hur väl lokal stadsdel geometri bevaras under normalisering, därför kan det tillämpas på både isometric och normaliserade inbäddningar. För det andra kan den ge både lokala och globala utvärderingar för att göra en övergripande bedömning. Därför kan NIEQA fungera som ett naturligt verktyg i urvals- och utvärderingsuppgifter för flerfaldigt lärande. Experimentella resultat på referensdatamängder validerar den föreslagna metodens effektivitet.
Nyligen, Zhang et al. utvecklat en ny kvalitetsbedömningsmetod för många olika inlärningsuppgifter REF.
A new embedding quality assessment method for manifold learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}