论文标题：(面向多标记分类的组合度量学习)

期刊： 

作者：Yan-Ping SUN, Min-Ling ZHANG

发表时间：31 Dec 2020

DOI：

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FCS“优秀青年计算机app家论坛”于2019年启动，以尊重app贡献、传播更多优秀成果为宗旨。论坛作者审视自己的研究领域，介绍研究方向和研究进展。本论坛所有文章均为特邀稿件。

本期“优秀青年计算机app家论坛”推出张敏灵教授团队的成果——面向多标记分类的组合度量学习。

作者简介：张敏灵

东南大学教授，博士生导师。主要从事机器学习、数据挖掘领域研究工作。现任亚洲机器学习会议（ACML）、亚太知识发现与数据挖掘会议（PAKDD）指导委员会委员，CAAI机器学习专委会副主任、CCF人工智能与模式识别专委会常务委员等。担任《ACM Trans. IST》、《Frontiers of Computer Science》等国际期刊编委、《明升中国app：信息app》青年编委等。曾获CFF - IEEE CS青年app家奖等。

导读

多标记分类问题旨在为每个示例指定一组合适的标签，其中距离度量学习有助于提高基于示例的多标记分类模型的泛化能力。现有的多标记度量学习方法利用成对约束，以满足“具有相似标记集的示例在嵌入特征空间中具有更近的距离”。基于示例空间和标记空间之间的结构化交互关系，本文提出了一种新的多标记分类距离度量学习方法——多标记组合距离度量学习方法。一方面，组合距离度量表示为基于分量基的秩-1PSD矩阵加权形式；另一方面，利用从示例空间和标记空间导出的三元组相似性约束优化组合权重。由于所采用的距离度量的组合性，可将其形式化为关于训练示例数量呈线性复杂度的二次规划问题。本文对组合度量进行鲁棒性分析，推导了该方法的泛化界，并在16个基准数据集上进行实验，充分验证了该组合度量在多标记分类距离度量中的有效性。

文章精要

摘要

Multi-label classification aims to assign a set of proper labels for each instance, where distance metric learning can help improve the generalization ability of instance-based multi-label classification models. Existing multi-label metric learning techniques work by utilizing pairwise constraints to enforce that examples with similar label assignments should have close distance in the embedded feature space. In this paper, a novel distance metric learning approach for multi-label classification is proposed by modeling structural interactions between instance space and label space. On one hand, compositional distance metric is employed which adopts the representation of a weighted sum of rank-1 PSD matrices based on component bases. On the other hand, compositional weights are optimized by exploiting triplet similarity constraints derived from both instance and label spaces. Due to the compositional nature of employed distance metric, the resulting problem admits quadratic programming formulation with linear optimization complexity w.r.t. the number of training examples.We also derive the generalization bound for the proposed approach based on algorithmic robustness analysis of the compositional metric. Extensive experiments on sixteen benchmark data sets clearly validate the usefulness of compositional metric in yielding effective distance metric for multi-label classification.

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