应用集成理论的非监督哈希学习
李运强
查宇飞
杨源
张胜杰
李野
摘要：针对以往算法在学习哈希函数过程引入随机性,导致得到的哈希码存在很大的差异性。该文以集成学习理论和并行计算方法为支撑,提出了一种非监督集成哈希学习(UEH)算法。首先,对于一些经典哈希算法,例如 SKLSH 和 ITQ,并不能获得唯一的汉明排序,因为在不同时刻学习得到的哈希函数并不唯一,亦即存在差异性；然后,运用集成学习算法去平衡哈希码之间的差异性,达到减少量化误差的效果；特别地,当基学习器满足高精度和较大差异性条件时,集成性能越高,因此,我们采用自举法,通过随机产生多组训练子集来增大差异性,从而进一步提高算法的泛化能力。在图像库CIFAR-10和 MINIST 上,运用该文算法进行图像检索,实验结果表明,该文算法的性能高于其他相关算法6%~15%。
关键词：非监督集成学习并行计算差异性图像检索
分类号：TN911.73(通信)
论文发表日期：2016-01-01
页数：6( 95-100 )
英文信息