Moutafis'16
タイトル：
An Overview of and Empirical Comparison of Distance Metric Learning Methods
掲載：
IEEE Trans. Cybernetics
リンク：
http://cbl.uh.edu/pub_files/TCYB16.pdf
1. どんなもの？
Metric learningのサーベイ。2011-2013に出版された手法を
1 アンサンブル
2 非線形
3 正則化
4 確率的
5 コスト変化? (Cost-Variant, よくわからん)
に分類したうえで、顔認証を題材として統一的な実験を行なっている。
実験結果によると、Sub-SMLやKISSMEなどの手法が強い。
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
統一的な実験を行なっている。
3. 手法のキモはどこ？
省略
4. どうやって有効打と判断した?
5. 議論はある?
2011-2013と網羅された研究は多く無い。また、全ての手法が実験されたわけではない。
6. 次に読むべき論文は？
Sub-SML (Cao'13)
KISSME (Kostinger'12)
