Abstract Likhetsfunktionerna är en grundläggande komponent i många inlärningsalgoritmer. Vid hantering av sträng- eller trädstrukturerade data används åtgärder baserade på redigeringsavstånd i stor utsträckning, och det finns några metoder för att lära dem från data. Dessa metoder ger emellertid ingen teoretisk garanti för de inlärda likheternas generaliseringsförmåga och diskriminerande kraft. I detta dokument föreslår vi en metod för att redigera likhetslärande baserat på förlustminimering, kallad GESL. Det drivs av begreppet (, γ, τ )-godhet, en teori som överbryggar klyftan mellan egenskaperna hos en likhetsfunktion och dess prestanda i klassificering. Med hjälp av begreppet enhetlig stabilitet får vi generaliseringsgarantier som håller för en stor klass av förlustfunktioner. Vi ger också experimentella resultat på två verkliga dataset som visar att redigera likheter inlärda med GESL framkallar mer exakta och glesare klassificeringar än andra (standard eller inlärda) redigera likheter.
Good Edit Likformity Learning (GESL) REF är ett välorganiserat ramverk för att lära sig redigeringsavståndet.
Good edit similarity learning by loss minimization
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}