Det är en vanlig praxis att ignorera någon strukturell information underliggande klasser i multi-class klassificering. I detta dokument föreslår vi en graf konvolutional nätverk (GCN) förstärkt neurala nätverk klassificerare för att utnyttja en känd, underliggande graf struktur av etiketter. Det föreslagna tillvägagångssättet liknar ett (ungefärligt) slutledningsförfarande inom till exempel ett villkorat slumpmässigt fält, men utan att förlora någon modelleringsflexibilitet. Den föreslagna metoden kan enkelt skala upp till tusentals etiketter. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet när det gäller problem med dokumentklassificering och objektigenkänning och rapporterar både accuracies och grafteoretiska mått som motsvarar konsekvensen i modellens förutsägelse. Experimentresultaten visar att den föreslagna modellen överträffar en baslinjemetod som ignorerar grafstrukturerna i ett märkningsutrymme.
Upphovsmän till REF tillämpar Graph Convolutional Networks för att lära känna förhållandet mellan olika taggar i form av en grafstruktur.
Graph Convolutional Networks for Classification with a Structured Label Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}