Machine learningMachine learning
ロバスト距離学習
ロバスト距離学習は、ラベル付きデータまたはペアワイズ制約付きデータからマハラノビス距離関数を学習し、ノイズの多いラベル、破損した例、または外れ値による歪みに積極的に抵抗します。標準のヒンジ損失または二乗損失をロバストな代替物に置き換えることで正則化を追加することにより、トレーニングセットが不完全な場合でも、実世界の科学的および応用タスクで一般的な状況でも、うまく汎化する距離尺度を生成します。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Metric Learning (Outlier-Resistant Distance Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/robust-metric-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Few-shot Learning機械学習↔ compare
- 距離学習機械学習↔ compare
- ロバスト線形回帰機械学習↔ compare
- ロバストサポートベクターマシン機械学習↔ compare
- 半教師あり距離学習機械学習↔ compare