Abstrakt. I den här artikeln tar vi upp det metriska inlärningsproblemet genom att använda ett marginalbaserat tillvägagångssätt. Vårt metriska inlärningsproblem är formulerat som en quadratic semi-definite programmeringsproblem (QSDP) med lokala område begränsningar, som är baserad på stöd Vector Machine (SVM) ram. Det lokala grannskapets begränsningar säkerställer att exempel på samma klass separeras från exempel på olika klasser med marginal. Förutom att tillhandahålla en effektiv algoritm för att lösa det metriska inlärningsproblemet, omfattande experiment på olika datamängder visar att vår algoritm kan producera ett nytt avstånd metrisk för att förbättra prestandan hos den klassiska K-nearest granne (KNN) algoritm på klassificeringsuppgiften. Vår prestanda är alltid konkurrenskraftig och ofta betydligt bättre än andra toppmoderna metriska inlärningsalgoritmer.
Ett liknande tillvägagångssätt, som presenteras i REF, löser det metriska inlärningsproblemet genom quadratic programmering med lokala kvarter begränsningar baserat på SVM-ramverket.
Metric Learning: A Support Vector Approach
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}