Abstrakt. Neurala nätverk har nyligen föreslagits för multi-märkning klassificering eftersom de kan fånga och modellera märkning beroenden i utdataskiktet. I detta arbete undersöker vi begränsningar av BP-MLL, en neural nätverk (NN) arkitektur som syftar till att minimera parvis ranking fel. I stället föreslår vi att man använder en jämförelsevis enkel NN-strategi med nyligen föreslagna inlärningsmetoder för storskaliga flermärkta textklassificeringsuppgifter. I synnerhet visar vi att BP-MLL: s ranking förlustminimering kan effektivt och effektivt ersättas med den allmänt använda korsentropi felfunktion, och visa att flera framsteg i neurala nätverk utbildning som har utvecklats i området för djupt lärande kan användas effektivt i denna miljö. Våra experimentella resultat visar att enkla NN-modeller utrustade med avancerade tekniker som rättade linjära enheter, avhopp och AdaGrad presterar såväl som eller till och med överträffar toppmoderna metoder på sex storskaliga textuppsättningar med olika egenskaper.
Nyligen readdressed tillämpningen av neurala nätverk för multi-märkning klassificering, särskilt för uppgiften att storskalig text klassificering.
Large-scale Multi-label Text Classification - Revisiting Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}