Abstract Nyligen har metrisk inlärning och likhetslärande väckt stort intresse. Många modeller och optimeringsalgoritmer har föreslagits. Det finns dock relativt lite arbete med generaliseringsanalys av sådana metoder. I denna uppsats härleder vi nya generaliseringsgränser för metriska och likhetslärande. I synnerhet visar vi först att generaliseringsanalysen minskar till uppskattningen av Rademacher genomsnittet över "sumsof-i.i.d." Provblock med anknytning till den specifika matrisnormen. Sedan, vi härleda generalisering gränser för metrisk / likformighet lärande med olika matris-norm regularizers genom att uppskatta deras specifika Rademacher komplexitet. Vår analys indikerar att sparsamt metrisk/similaritetsinlärning med L 1 -norm legalisering kan leda till betydligt bättre gränser än de med Frobenius-norm legalisering. Vår nya generaliseringsanalys utvecklar och förfinar teknikerna för U-statistik och Rademacher komplexitetsanalys.
Mycket nyligen REF etablerade generalisering gränser för metrisk och likhet lärande i samband med allmän matris norm legalisering med hjälp av tekniker av Rademacher genomsnitt och U-statistik.
Generalization bounds for metric and similarity learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}