基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法

摘要：

度量亦称距离函数,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用来反映数据间存在的一些重要距离关系.而距离对于各种分类聚类问题影响很大,因此度量学习对于这类机器学习问题有重要影响.受到现实存在的各种噪声影响,已有的各种度量学习算法在处理各种分类问题时,往往出现分类准确率较低以及分类准确率波动大的问题.针对该问题,本文提出一种基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法.最大相关熵准则的核心在于高斯核函数,本文将其引入到度量学习中,通过构建以高斯核函数为核心的损失函数,利用梯度下降法进行优化,反复测试调整参数,最后得到输出的度量矩阵.通过这样的方法学习到的度量矩阵将有更好的鲁棒性,在处理受噪声影响的各种分类问题时,将有效地提高分类准确率.本文将在一些常用机器学习数据集(UCI)还有人脸数据集上进行验证实验.

关键词：度量学习、噪声、最大相关熵准则、高斯核函数、鲁棒

所属期刊栏目：27

在线出版日期：2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：146-153