Abstrakt. De flesta metriska inlärningsmetoder kännetecknas av olika förlustfunktioner och projektionsmetoder, vilket naturligt väcker frågan: finns det ett bredare ramverk som kan generalisera många av dessa metoder? Dessutom, ständigt ihållande problem är de av skalbarhet till stora datamängder och frågan om kärnaizability. Vi föreslår en enhetlig strategi för Mahalanobis metrisk inlärning: en online legaliserad metrisk inlärningsalgoritm baserad på idéerna om sammansatt objektiv spegel nedstigning (komid). Det metriska inlärningsproblemet är formulerat som en regulariserad positiv semidefinit matris inlärningsproblem, vars uppdateringsregler kan härledas med hjälp av comid ramverket. Detta tillvägagångssätt syftar till att vara skalbar, kärnanizable, och tillåtlig till många olika typer av Bregman och förlustfunktioner, vilket gör det möjligt att skräddarsy flera olika klasser av algoritmer. Det mest nya bidraget är användningen av spårnormen, som ger ett glest mått i sitt eigenspektrum, vilket samtidigt utför funktionsval tillsammans med metrisk inlärning.
Kunapuli m.fl. REF föreslår en online-reglerad metriska inlärningsalgoritm baserad på sammansatt objektiv spegelnedstigning (COMID).
Mirror Descent for Metric Learning: A Unified Approach
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}