Problemet med flermärkningsklassificeringen har väckt stort intresse under de senaste åren. Befintliga strategier tar dock inte på ett tillfredsställande sätt itu med två viktiga utmaningar: a) förmågan att hantera problem med ett stort antal (dvs. miljoner) etiketter och b) förmågan att hantera uppgifter med saknade etiketter. I detta dokument tar vi direkt itu med båda dessa problem genom att studera multi-märkningsproblemet i en generisk empirisk riskminimering (ERM). Vårt ramverk, trots att det är enkelt, kan förvånansvärt nog omfatta flera nya märkningsbaserade metoder som kan härledas som specialfall av vår metod. För att optimera ERM-problemet utvecklar vi tekniker som utnyttjar strukturen av specifika förlustfunktioner - som t.ex. den fyrkantiga förlustfunktionen - för att erbjuda effektiva algoritmer. Vi visar vidare att vårt ramverk för lärande medger formella överriskgränser även i närvaro av saknade etiketter. Våra riskgränser är snäva och visar bättre generaliseringsprestanda för låggradigt främjande av spårningsnormreglering jämfört med (rank okänslig) Frobenius normreglering. Slutligen presenterar vi omfattande empiriska resultat på en mängd olika referensdataset och visar att våra metoder presterar betydligt bättre än befintliga etikettkomprimeringsbaserade metoder och kan skala upp till mycket stora dataset som Wikipedia-datasetet.
LEML REF lär sig en låggradig projektionsmatris, som kartlägger funktioner för etiketter, genom att använda ett generiskt empiriskt riskminimeringsramverk.
Large-scale Multi-label Learning with Missing Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}