मजबूत मेट्रिक लर्निंग
मजबूत मेट्रिक लर्निंग लेबल किए गए या युग्मित-बाधित डेटा से महलानोबिस दूरी फ़ंक्शन सीखता है, जबकि सक्रिय रूप से शोर वाले लेबल, दूषित उदाहरणों या आउटलायर्स के कारण होने वाले विरूपण का विरोध करता है। मानक हिंज या वर्गाकार हानियों को मजबूत विकल्पों से बदलकर और नियमितीकरण जोड़कर, यह एक दूरी मीट्रिक उत्पन्न करता है जो प्रशिक्षण सेट अपूर्ण होने पर भी अच्छी तरह से सामान्यीकृत होता है — वास्तविक दुनिया के वैज्ञानिक और अनुप्रयुक्त कार्यों में एक सामान्य स्थिति।
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स्रोत
- Shen, C., Kim, J., Wang, L., & van den Hengel, A. (2012). Positive Semidefinite Metric Learning Using Boosting-like Algorithms. Journal of Machine Learning Research, 13, 1007–1036. link ↗
- Cao, Q., Guo, Z.-C., & Ying, Y. (2012). Generalization Bounds for Metric and Similarity Learning. Machine Learning, 102(1), 115–132. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Metric Learning (Outlier-Resistant Distance Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-metric-learning
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