Lärande-baserade hashing algoritmer är "heta ämnen" eftersom de kan kraftigt öka skalan på vilken befintliga metoder fungerar. I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsbaserad hashmetod som kallas "snabbt övervakad diskret hashing" (FSDH) baserad på "övervakad diskret hashing" (SDH). Att regressera utbildningsexempelen (eller hashkoden) till motsvarande klassetiketter används i stor utsträckning i vanlig regression med minst kvadrater. I stället för att använda denna metod använder FSDH en mycket enkel men effektiv regression av klassetiketter av utbildningsexempel till motsvarande hashkod för att påskynda algoritmen. Såvitt vi vet har denna strategi inte tidigare använts för haschning. Traditionell SDH bryter ned optimeringen i tre delproblem, med det mest kritiska underproblemet - diskret optimering för binära hashkoder - löst med hjälp av iterativ diskret cyklisk koordinat nedstigning (DCC), som är tidskrävande. FSDH har dock en sluten lösning och kräver bara ett enda steg i stället för iterativ hash-kodlösning, vilket är mycket effektivt. Dessutom är FSDH oftast snabbare än SDH för att lösa projektionsmatrisen för minst kvadrat regression, vilket gör FSDH i allmänhet snabbare än SDH. Till exempel visar våra resultat att FSDH är ca 12 gånger snabbare än SDH när antalet hashingbitar är 128 på CIFAR-10-databasen, och FSDH är ca 151 gånger snabbare än FastHash när antalet hashingbitar är 64 på MNIST-databasen. Våra experimentella resultat visar att FSDH inte bara är snabbt, utan också överträffar andra jämförande metoder.
Snabb Supervised Discrete Hashing (FSDH) REF förbättrar SDH med hjälp av ett utbytbart regressionstrick som leder till en sluten lösning för effektiva binära koder.
Fast Supervised Discrete Hashing
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}