Att exakt och effektivt klassificera produkter i kategorier är en stor utmaning inom modern e-handel. Den höga trafiken med nya produkter som laddas upp dagligen och den dynamiska karaktären hos kategorierna ökar behovet av modeller för maskininlärning som kan minska kostnader och tid för mänskliga redaktörer. I detta dokument föreslår vi en strategi för fusion på beslutsnivå för multimodal produktklassificering med hjälp av text- och bildindata. Vi utbildar ingångsspecifika toppmoderna djupa neurala nätverk för varje ingångskälla, visar potentialen att knyta ihop dem till en multimodal arkitektur och utbildar ett nytt politiskt nätverk som lär sig att välja mellan dem. Slutligen visar vi att vårt multimodala nätverk förbättrar topp-1-noggrannheten för båda nätverken på en verklig storskalig produktklassificeringsdatauppsättning som vi samlat in från Walmart.com. Medan vi fokuserar på bild-text fusion som kännetecknar e-handel domäner, våra algoritmer kan enkelt tillämpas på andra villkor som ljud, video, fysiska sensorer, etc.
Zahavy och så vidare. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder fusionsnätverk på beslutsnivå för multimodal klassificering med hjälp av text- och bildindata.
Is a picture worth a thousand words? A Deep Multi-Modal Fusion Architecture for Product Classification in e-commerce
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}