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norm-based regularization
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学习 Mahalanobis 距离度量的样本复杂度
这项工作提供了基于 PAC 风格的样本复杂度给监督式度量学习,并通过使用数据分布的结构,展示了适用于特定隐含复杂的例子的适当匹配的速率。实验也表明,规范化度量学习优化准则可以帮助适应数据集的固有复杂性,从而提高泛化性能。
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9 years ago
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