Abstract-Hashing-baserade ungefärliga närmaste granne (ANN) sökning i stora databaser har blivit populär på grund av dess beräkning och minneseffektivitet. De populära hashingmetoderna, t.ex., Locality Sensitive Hashing och Spectral Hashing, konstruerar hashfunktioner baserade på slumpmässiga eller huvudsakliga projektioner. De resulterande hascherna är antingen inte särskilt exakta eller ineffektiva. Dessutom är dessa metoder utformade för en given metriska likhet. Tvärtom ges semantisk likhet vanligen i form av parvis märkning av prover. Det finns övervakade hashing metoder som kan hantera sådan semantisk likhet, men de är benägna att överpassa när märkta data är små eller bullriga. I detta arbete föreslår vi en semi-övervakad hashing (SSH) ram som minimerar empiriska fel över den märkta uppsättningen och en information teoretisk regularizer över både märkta och omärkta uppsättningar. Baserat på denna ram, presenterar vi tre olika halvövervakade hashing metoder, inklusive ortogonal hashing, nonorthogonal hashing, och sekventiell hashing. Särskilt genererar den sekventiella hashningsmetoden robusta koder där varje hashfunktion är utformad för att korrigera de fel som gjorts av de tidigare. Vi visar vidare att det sekventiella inlärningsparadigmet kan utvidgas till oövervakade domäner där inga märkta par finns tillgängliga. Omfattande experiment på fyra stora datauppsättningar (upp till 80 miljoner prover) visar den överlägsna prestandan hos de föreslagna SSH-metoderna över toppmoderna övervakade och oövervakade haschtekniker.
Till exempel Wang et al. Utveckla en Semi-Supervised Hashing (SSH) REF som använder parvis information på märkta prover för att bevara semantisk likhet.
Semi-Supervised Hashing for Large-Scale Search
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}