Detta dokument görs tillgängligt i enlighet med förlagets policyer. Ange endast den publicerade versionen med hjälp av referensen ovan. Abstrakt. Hierarkisk klassificering definieras vanligen som klassificering i flera klasser där klasserna är hierarkiskt inhägnade. Många praktiska hierarkiska klassificeringsproblem har också gemensamma drag med flera märkningar (dvs. varje datapunkt kan ha ett antal etiketter, även icke-hierarkiskt relaterade) och nya upptäckter (dvs. vissa datapunkter är nyheter på någon nivå i hierarkin). En ytterligare komplikation är att det är vanligt att utbildningsdata är ofullständigt märkta, t.ex. De mest specifika etiketterna tillhandahålls inte alltid. I klassificeringen av musikgenrer till exempel finns det många musikgenrer (multiklass) som är hierarkiskt relaterade. Låtar kan tillhöra olika (även icke-nested) genrer (multi-etikett), och en låt märkt som Rock får inte tillhöra någon av sina undergener, så att det är en nyhet inom denna genre (noveltydetektion). Slutligen, träningsdata kan märka en låt som Rock medan det verkligen skulle kunna märkas korrekt som den mer specifika genren Blues Rock. I den här artikeln utvecklar vi en ny metod för hierarkisk klassificering som naturligt tar hänsyn till var och en av dessa egenskaper. För att uppnå detta utvecklar vi ett nytt tillvägagångssätt, modellerar det som ett Hierarchical Novelty Detection problem som kan tränas genom en enda kon andra ordningen kon programmering problem. Detta står i kontrast till de flesta befintliga metoder som normalt kräver att en modell utbildas för varje lager eller intern nod i etiketthierarkin. Empiriska resultat på en musik genre klassificering problem rapporteras, jämföra med en state-of-theart metod samt enkla riktmärken.
I samtida arbete, Simeone et al. REF föreslog en hierarkisk klassificering och nyupptäckt uppgift för musikgenren klassificering, men deras inställningar skiljer sig från vår: i sin uppgift, nya klasser inte tillhör någon nod i taxonomi.
Hierarchical Novelty Detection
{'venue': 'IDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}