Denna artikel beskriver den slutliga lösningen 1 av team aptyping, som slutade på andra plats i YouTube-8M video förståelse utmaning. Datauppsättningen som används i denna utmaning är ett storskaligt riktmärke för flermärkt videoklassificering. Vi utökar arbetet i [1] och föreslår flera förbättringar för ramsekvensmodellering. Vi föreslår en nätverksstruktur som kallas Kedja som bättre kan fånga upp samspelet mellan etiketter. Vi rapporterar också om våra strategier när det gäller att hantera flerskalig information och gemensamt utnyttjande av uppmärksamhet. Dessutom tycker vi att om man använder resultatet av modellensemblen som sidomål i träningen kan man öka prestandan för en modell. Vi rapporterar våra experiment i baging, öka, kaskad, och stapling, och föreslå en stapling algoritm kallas uppmärksamhet viktade stapling. Vår slutliga underkastelse är en ensemble som består av 74 undermodeller, som alla listas i bilagan.
I REF föreslås en nätverksstruktur som kallas kedjning och som separerar utbildningsdata i två delar och utbildar modellen i två steg.
The Monkeytyping Solution to the YouTube-8M Video Understanding Challenge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}