Målet med flermärkningsklassificeringen är att märka en datapunkt med undergruppen relevanta etiketter från en förspecificerad uppsättning. Med tanke på en uppsättning L-etiketter kan en datapunkt märkas med någon av de möjliga 2 L-undergrupperna. Den största utmaningen ligger därför i att optimera detta exponentiellt stora märkesutrymme som är föremål för märkningssamband. Vårt mål, i detta dokument, är att utforma effektiva algoritmer för multi-märkning klassificering när etiketterna är tätt korrelerade. Framför allt är vi intresserade av det noll-sprängda inlärningsscenariot där märkningens korrelationer på träningssetet kan skilja sig avsevärt från dem på testsetet. Vi föreslår en max-marginal formulering där vi modellerar tidigare etikett korrelationer men inte införlivar pairwise etikett interaktionstermer i förutsägelsefunktionen. Vi visar att problemets komplexitet kan minskas från exponentiellt till linjärt samtidigt som man modellerar täta parvisa tidigare etikettkorrelationer. Genom att inkludera relevanta korrelationsprenumerationer kan vi hantera missmatchningar mellan utbildnings- och teststatistik. Vår föreslagna formulering generaliserar den effektiva 1-vs-All-metoden och vi ger en principiell tolkning av 1-vs-All-tekniken. Vi utvecklar effektiva optimeringsalgoritmer för vår föreslagna formulering. Vi anpassar Sekventiell Minimal Optimisation (SMO) algoritm till multi-etikett klassificering och visar att, med vissa bokföring, kan vi minska träningstiden från att vara super-kvadratisk till nästan linjär i antalet etiketter. Dessutom, genom att effektivt återanvända kärnan cache och gemensamt optimera över alla variabler, kan vi vara storleksordningar snabbare än Editors: Grigorios Tsoumakas, Min-Ling Zhang, och Zhi-Hua Zhou. Lär dig (2012) 88:127-155 de konkurrerande toppmoderna algoritmerna. Vi designar också en specialalgoritm för linjära kärnor baserade på dubbelkoordinerad uppstigning med krympning som gör att vi enkelt kan träna på en miljon punkter med hundra etiketter.
I en följande studie föreslår REF en multi-märkt max-marginal klassificering med tillämpningar till noll-shot.
Efficient max-margin multi-label classification with applications to zero-shot learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}