Metrisk inlärning har visat sig avsevärt förbättra noggrannheten av k-nearest granne (kNN) klassificering. Vid problem med tusentals funktioner kan inte algoritmer för distansundervisning användas på grund av överbemanning och hög komplexitet i beräkningsarbetet. I sådana fall har tidigare arbete förlitat sig på en tvåstegslösning: först tillämpa dimensionella reduktionsmetoder på data, och sedan lära sig ett mått i den resulterande lågdimensionella subrymden. I detta dokument visar vi att bättre klassificeringsprestanda kan uppnås genom att förena målen för dimensionsminskning och metrisk inlärning. Vi föreslår en metod som löser för lågdimensionell projektion av ingångarna, vilket minimerar ett metriska mål som syftar till att separera punkter i olika klasser med stor marginal. Denna projektion definieras av ett betydligt mindre antal parametrar än mätvärden inlärda i ingångsutrymme, och därmed minskar vår optimering riskerna för övermontering. Teori och resultat presenteras för både en linjär och en kärnoriserad version av algoritmen. På det hela taget uppnår vi en klassificeringsgrad som liknar, och i flera fall är överlägsen, den hos stödvektormaskiner.
I Ref föreslås en metod som förenar målen för dimensionell minskning och metrisk inlärning för att uppnå bättre inlärningsnoggrannhet.
Large Margin Component Analysis
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}