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　　基于学习的哈希算法被广泛用于最近邻检索，最近，在线哈希算法通过从流数据中学习哈希函数，展示了良好的性能与计算复杂度平衡特性。在本文中，作者首先解决在线哈希的一个关键挑战性问题：被索引数据的二进制编码必须被重新计算来与哈希函数的更新保持同步。作者提出了一个有效的对哈希函数质量进行度量的方法：即基于信息论中的互信息，并成功地用它作为一个标准以消除不必要的哈希表更新。并且，作者还展示了如何利用随机梯度下降优化互信息目标。基于此，作者提出了一种新的哈希方法MIHASH(Mutual Information HASH)，该方法可用于在线和批量的设定。在图像检索的基准数据集上的实验证实了此方法的有效性，既减少了哈希表的重复计算，又学习了高质量的哈希函数。