Bayesian Metrik-Lernen
Bayesian Metrik-Lernen formuliert das Problem des Erlernens einer aufgabenadaptierten Distanzfunktion als probabilistische Inferenz. Anstatt einer einzelnen optimalen Metrikmatrix wird ein Prior über Metriken gelegt, dieser wird mit paarweisen Ähnlichkeits- oder Label-Beschränkungen aktualisiert, und es resultiert eine Posterior-Verteilung, die die Unsicherheit darüber quantifiziert, welche Metrik die wahre Struktur der Daten am besten erfasst.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Metric Learning (Probabilistic Distance Function Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-metric-learning
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