Apprendimento di metriche online
L'apprendimento di metriche online adatta incrementalmente una metrica di distanza di Mahalanobis man mano che arrivano nuovi esempi etichettati o vincoli a coppie, uno alla volta, senza memorizzare l'intero set di dati. Unisce l'efficienza dell'apprendimento online con la potenza rappresentativa dell'apprendimento di metriche, rendendolo adatto ad ambienti in streaming, su larga scala o in continua evoluzione, dove il riaddestramento da zero è impraticabile.
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Fonti
- Shalev-Shwartz, S., Singer, Y., & Ng, A. Y. (2004). Online and batch learning of pseudo-metrics. Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning (ICML 2004), pp. 94. ACM. link ↗
- Jin, R., Wang, S., & Zhou, Y. (2009). Regularized distance metric learning: Theory and algorithm. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2009), 22, 862–870. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Metric Learning (Incremental Distance Metric Learning from Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-metric-learning
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