Att lära sig ett avståndsmått från de givna träningsproven spelar en avgörande roll i många maskininlärningsuppgifter, och olika modeller och optimeringsalgoritmer har föreslagits under det senaste årtiondet. I detta papper generaliserar vi flera toppmoderna metrisk inlärningsmetoder, såsom stora marginal närmaste granne (LMNN) och information teoretisk metrisk inlärning (ITML), in i en kärnklassificering ram. Först är dubbletter och trioler konstruerade från träningsprover, och en familj av grad-2 polynomiska kärnan funktioner föreslås för par av dubbletter eller trioler. Därefter etableras en kärnklassificeringsram för att generalisera många populära metriska inlärningsmetoder såsom LMNN och ITML. Den föreslagna ramen kan också föreslå nya metrisk inlärningsmetoder, som effektivt kan implementeras, intressant, med hjälp av standardstöd vektor maskin (SVM) lösare. Två nya metriska inlärningsmetoder, nämligen dubblet-SVM och triplet-SVM, utvecklas sedan inom det föreslagna ramverket. Experimentella resultat visar att dubblet-SVM och triplet-SVM uppnår konkurrenskraftiga klassifikationsnoggrannheter med toppmoderna metriska inlärningsmetoder men med betydligt mindre träningstid. Index Terms-Kernel metod, metrisk inlärning, närmaste granne (NN), polynom kärna, stöd vektor maskin (SVM).
Wang m.fl. REF föreslår en allmän ram för kärnklassificering, som kan förena många representativa och toppmoderna Mahalanobis metriska inlärningsalgoritmer som LMNN och ITML.
A Kernel Classification Framework for Metric Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}