Structured Learning和Structured SVM的学习(上)
来源:互联网 发布:算法导论 第三版 pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 08:41
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以前就听说过Structured Learning,但只知道其大体的概念。听师兄说现在用的挺多的,于是前一段时间断断续续的看了有关这方面的一些资料,在此总结一下。
在利用机器学习方法建模时,我们往往是寻找一个映射函数 f:X -> Y,将输入X 映射为输出Y。输入X的形式是多种多样的,但在“常规”的机器学习方法中,输出Y是一个number或者一个label,比如分类、回归、分布密度估计的各种方法。而Structured Learning中,Y不再局限在一个number,而可以是complex structured object,比如说是一副image,一个image region,一个label sequence,或是parse tree 等等。个人感觉,structured learning使我们能更加直接的解决问题,它提供了一种框架是我们能直接得到具体问题中想要的输出。理论上,感觉你可以把任何输出都作为一种结构。
在Structrued Learning中,主要涉及两个任务:Inference Task和Learning Task。Learning Task 就是根据训练集合
- 损失函数与经验损失最小化
在structured svm中,我们的目标寻找一个discriminant function
为了量化预测的准确性,我们还需要定义一个损失函数(loss function)
- 经验损失为零的情况
首先,考虑存在函数f,使得经验损失为零的情况。这种情况出现时,说明满足以下非线性限制
假设这些限制是可解的,那么一般情况下,可行解
至此,我们就可以求解这个优化问题,解得
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