多任务多视角特征学习方法及其应用

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特征学习作为经典的机器学习问题,已经得到了广泛的研究。传统机器学习算法基于特征提取和学习器训练两个阶段,其中特征学习缓解了手工设计特征的表达较弱与分类器对数据引入的归纳偏置较严格(大部分要求基本线性可分)之间的不匹配。进一步地,在解决实际问题时,将多个关联任务同时训练,并为每个任务采用多种互补的特征表达,是一种较为常见有效的提高性能的手段。因此我们针对多任务多视角特征学习问题提出了两个不同的研究方法:(1)以正则化约束方式对特征进行线性加权,同时进行特征选择和学习器训练;(2)采用空间映射的方式,学习一个子空间表达,以期得到目标空间下最大判别性的特征表达,并结合多视角特征,做无监督的学习。相比而言,第一个方法形式和优化比较简单,训练和测试时间较少,模型比较鲁棒,第二个方法框架更加复杂,性能提升也更明显,但是比较耗时。进一步地工作有望改善两者的缺点。深度学习在实际应用中对传统的机器学习方法产生了很大的冲击。相对手工设计的特征,数据驱动的方式更能捕捉到数据中的特性。在此背景下,显式的特征选择方法引入了额外的操作流程,并不适用。而嵌入式的方式能将神经网络全连接层与传统正则化问题连接起来。从这个角度出发,我们提出的方法有望扩展到更加广泛的学习模型。
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