Abstrakt. Även om flermärkningsklassificeringen har blivit ett allt viktigare problem när det gäller maskininlärning, är nuvarande metoder begränsade till inlärning i det ursprungliga märkningsutrymmet (eller i en enkel linjär projektion av det ursprungliga märkningsutrymmet). Istället föreslår vi att kärnor används på utmatningsetikettvektorer för att avsevärt utöka de former av etikettberoende som kan fångas upp. Den största utmaningen är att omformulera standard multi-label förluster för att hantera kärnor mellan utdatavektorer. Vi visar först hur en toppmodern stor marginalförlust för multi-etikett klassificering kan omformuleras, exakt, för att hantera utdatakärnor samt indatakärnor. Viktigt är att pre-image problemet för multi-märkning klassificering kan lätt lösas vid testtid, medan utbildningsförfarandet kan fortfarande bara uttryckas som ett kvadratiskt program i en dubbel parameter utrymme. Vi utvecklar sedan en projicerad nedstigningsträning för denna nya formulering. Våra empiriska resultat visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller komplexa bildmärkningsuppgifter.
REF utvidgade kärnteknikerna som allmänt används i inmatningsfunktionen utrymme till utmatningsetikett utrymme för att inducera kerneliserade utgångar i en stor marginal multi-label lärram.
Multi-label Classification with Output Kernels
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}