Ensemble-Metrik-Lernen

Ensemble-Metrik-Lernen trainiert mehrere Distanzmetrik-Lerner – jeder auf einer anderen Datenansicht, einem anderen Merkmalsunterraum oder mit einem anderen Ziel – und kombiniert die resultierenden Metriken, um eine einzige, robustere Ähnlichkeitsfunktion zu erzeugen. Die Kombination verschiedener Metriken reduziert die Varianz jeder einzelnen Metrik und verbessert die Leistung bei Aufgaben wie der Nächste-Nachbarn-Klassifikation, der Informationsgewinnung und dem Few-Shot-Lernen.