Ensemble tekniker är kraftfulla metoder som kombinerar flera svaga elever att bygga en starkare. Som ett metalärande ramverk kan ensembletekniker enkelt appliceras på många maskininlärningsmetoder. I detta dokument föreslår vi ett neuralt nätverk utökat med en ensemble förlust funktion för textklassificering. Vikten av varje svag förlust funktion justeras inom träningsfasen genom gradient förökning optimering metod neurala nätverket. Metoden utvärderas på flera textklassificeringsdatauppsättningar. Vi utvärderar också dess prestanda i olika miljöer med flera grader av etikettbuller. Experimentella resultat tyder på en förbättring av resultaten och en stark motståndskraft mot märkningsbuller jämfört med andra metoder.
Till exempel, REF beskriva ett neuralt nätverk utökat med ensembleförlust funktion för textklassificering med etikettbuller.
On Extending Neural Networks with Loss Ensembles for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}