Introduction to Distance Metric Learning

課程：論文研討(三)

日期：2012/12/21

時間：13:50 ~ 15:30

學生：資傳研二 葉怡婷

演講者：海洋大學資訊工程學系 張欽圳教授

心得感想：

目前學界的研究大多是針對某種情況下的分類去做專精的研究，而此次的講者張教授給予了我們在參數權重調整上的一種概念。實驗中，不外乎的就是要蒐集數據，然後觀察數據，再調整權重，以使得數據合乎現實的狀況，從中發掘某些特性會是相對重要的，故而權重較重。然而，有些時候的狀況並不能使用傳統的角度做調整，此時只要將觀念稍微轉一下，或許就能得到很適切的答案。

例如：當一筆數據壓縮後，兩群體資料若有重疊，那麼這就會造成日後區分兩群體時的困難，因此，必須找出條線，讓兩個群體能夠分得非常清楚。如圖1。

圖1：轉向分類

但也有更複雜的情況，則可以拋棄傳統的分類方式，使用空間上的距離計算。將同類的距離減小，不同類的距離加大。如此一來，便可將兩群體的距離拉開。中間不斷地進行找鄰居以及計算距離的跌代。直到兩個群體能夠清楚地分開。如圖2。

圖2：Margin-based approach

這次的演講比較偏重研究方面的權重設定，認真聽應該會蠻有收穫的，但是因為數學公式實在很複雜，讓我聽到一半就已經呈現半放棄狀態，但是大致上的概念還是很淺顯易懂，而且很適用在各類的研究中，值得參考。