Apprentissage métrique bayésien

L'apprentissage métrique bayésien (Bayesian Metric Learning) formule le problème de l'apprentissage d'une fonction de distance adaptée à une tâche comme une inférence probabiliste. Plutôt que de produire une unique matrice métrique optimale, il place une distribution a priori sur les métriques, la met à jour avec des contraintes de similarité par paires ou des étiquettes, et produit une distribution a posteriori qui quantifie l'incertitude quant à la métrique qui capture le mieux la structure réelle des données.