Extrem multi-label klassificering avser övervakad multi-label lärande som involverar hundratusentals eller till och med miljontals etiketter. Dataset i extrem klassificering uppvisar passar för makt-lag distribution, d.v.s. En stor del av etiketterna har mycket få positiva förekomster i datadistributionen. De flesta state-of-the-art metoder för extrem multi-label klassificering försöker fånga korrelation mellan etiketter genom att inbädda etiketten matris till en lågdimensionell linjär sub-rymd. I närvaro av en lag om maktfördelning som är mycket stor och mångskiftande kan dock strukturella antaganden som låg rang lätt brytas. I detta arbete presenterar vi DiSMEC, som är en storskalig distribuerad ram för att lära sig linjära one-versus-rest clasfiers tillsammans med explicit kapacitetskontroll för att kontrollera modellstorlek. Till skillnad från de flesta state-of-the-art metoder, DiSMEC inte göra några låga antaganden på etiketten matris. Med hjälp av dubbla lager av parallellisering kan DiSMEC lära sig klassificeringar för datauppsättningar som består av hundratusentals etiketter inom några timmar. Den explicita kapacitetskontrollmekanismen filtrerar bort falska parametrar som håller modellen kompakt i storlek, utan att förlora förutsägelsenoggrannhet. Vi genomför en omfattande empirisk utvärdering av offentligt tillgängliga verkliga datauppsättningar som består av upp till 670.000 etiketter. Vi jämför DiSMEC med senaste state-of-the-art metoder, inklusive -SLECE som är en ledande metod för att lära sig glesa lokala inbäddningar, och FastXML som är en trädbaserad metod optimera rankning baserad förlust funktion. På vissa datauppsättningar kan DiSMEC avsevärt öka förutsägelsenoggrannheten -10 % bättre jämfört med SLECC och 15 % bättre jämfört med FastXML, i absoluta tal. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Babbar och Schölkopf föreslog distribuerade glesa maskiner för extrem multi-etikett klassificering (DiSMEC) REF, som är en storskalig distribuerad ram för att lära sig en-versusrest linjära klassificerare.
DiSMEC: Distributed Sparse Machines for Extreme Multi-label Classification
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}