Framgången med många metoder för maskininlärning och mönsterigenkänning beror i hög grad på identifieringen av ett lämpligt avståndsmått på ingångsdata. Det är ofta fördelaktigt att lära sig ett sådant metriska från indata träningsdata, i stället för att använda en standard en såsom Euclidean avstånd. I detta arbete föreslår vi en booster-baserad teknik, benämnd BOOSTMETRIC, för att lära sig en quadratic Mahalanobis avstånd metrisk. Lära sig en giltig Mahalanobis avstånd metrisk kräver genomdriva begränsningen att matrisen parameter till metrisk förblir positiv semidefinit. Halvdefinit programmering används ofta för att genomdriva denna begränsning, men skalas inte väl och är inte lätt att genomföra. BOOSTMETRIC baseras istället på observationen att varje positiv semidefinitmatris kan brytas ned i en linjär kombination av spår-en rank-en matriser. BOOSTMETRIC använder därmed rank-one positiva semidefinita matriser som svaga inlärare inom en effektiv och skalbar booster-baserad inlärningsprocess. De resulterande metoderna är enkla att genomföra, effektiva och kan tillgodose olika typer av begränsningar. Vi utökar traditionella öka algoritmer genom att dess svaga inlärare är en positiv semidefinit matris med spår och rang är en snarare än en klassificerare eller regressator. Experiment på olika datauppsättningar visar att de föreslagna algoritmerna på ett gynnsamt sätt jämför med de senaste metoderna när det gäller klassificeringsnoggrannhet och körtid.
Faktiskt, sådana booster-liknande metoder representerar vanligtvis den metriska matrisen M som en linjär kombination av rank-one matriser REF.
Positive Semidefinite Metric Learning Using Boosting-like Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}