Natural Supervised Hashing

IJCAI 2016

要点：

将标签向量视为二进制码，并学习与标签向量结构相似的目标码。
为了避免对大型n⇥n Gram矩阵的直接优化，确定了一种内积保持变换，并使用它在不改变结构的情况下获得接近的标签向量和哈希码。
为最终目标提出了交替优化方法，每一步都有一个解析解。训练过程非常快，规模也很好。

目标函数：

优化目标：使目标码和标签向量尽可能近。
目标函数：

引入矩阵R，

将显式的YY(T)与XP(XP)T的距离转换为隐式的Y与（XP）的距离

迭代优化P和R
核化
从训练集随机取m个锚点，使用RBF核，将原始数据x转换到k(x),核化后的数据矩阵为K，φ（XP）被φ（KP)取代

测评

数据集：
NUS-WIDE（每个样本平均1.87个标签）
IAPRTC12（291个标签每个样本平均5.72个标签）
ESPGAME （268个标签每个样本平均4.69个标签）
MIRFLICKR25K（38个标签平均每个样本4.72个标签）
特征：
对监督哈希的数据都进行了核化
指标：
汉明排序与哈希查找
对比算法：
原始特征的直接线性搜索L2
SVM
SDH
LSH
PCA_ITQ
BREs
KSH
CCA_ITQ
实验内容：
在NUS-WIDE数据集上，NSH的训练时间显著少于BREs，KSH；NSH的mAP、precision和recall最优
在LAPRTC12和ESPGAME数据集上，NSH的mAP最高
在MIRFLICKR25K数据集上，（至少3个标签相同才认为相似，上面两个都是1个标签相同就认为相似）NSH的mAP、precision和recall最优

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