Abstrakt. Neurala nätverk har nyligen föreslagits för multi-märkning klassificering eftersom de kan fånga och modellera märkning beroenden i utdataskiktet. I detta arbete undersöker vi begränsningar av BP-MLL, en neural nätverk (NN) arkitektur som syftar till att minimera parvis ranking fel. I stället föreslår vi att man använder en jämförelsevis enkel NN-strategi med nyligen föreslagna inlärningsmetoder för storskaliga flermärkta textklassificeringsuppgifter. I synnerhet visar vi att BP-MLL: s ranking förlustminimering kan effektivt och effektivt ersättas med den allmänt använda korsentropi felfunktion, och visa att flera framsteg i neurala nätverk utbildning som har utvecklats i området för djupt lärande kan användas effektivt i denna miljö. Våra experimentella resultat visar att enkla NN-modeller utrustade med avancerade tekniker som rättade linjära enheter, avhopp och AdaGrad presterar såväl som eller till och med överträffar toppmoderna metoder på sex storskaliga textuppsättningar med olika egenskaper.
I Ref föreslås en enkel NN-metod för storskaliga flermärkta textklassificeringsuppgifter, som visar effektiviteten hos funktionen för korsentropifel och visar nyttan av DL i denna inställning.
Large-scale Multi-label Text Classification - Revisiting Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}