Multi-Label lärande har väckt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Många multi-label lärande metoder har utvecklats, mestadels arbetar med surrogat förlust funktioner eftersom multi-label förlust funktioner är vanligtvis svårt att optimera direkt på grund av icke-konvexitet och diskontinuitet. Även om dessa tillvägagångssätt är effektiva, så vitt vi vet, finns det inget teoretiskt resultat av riskkonvergensen mellan de inlärda funktionerna och Bayes-risken. I detta dokument, som fokuserar på två välkända multi-label förlustfunktioner, dvs. rankning förlust och hamming förlust, visar vi ett nödvändigt och tillräckligt villkor för konsekvensen av multi-label lärande baserat på surrogat förlust funktioner. Våra resultat visar att, överraskande, ingen konvex surrogat förlust är förenligt med rankningen förlust. Inspirerad av fyndet introducerar vi den partiella rankingförlusten, med vilken vissa surrogatfunktioner är konsekventa. För hamming förlust, visar vi att vissa nyligen flera-märkning lärande metoder är inkonsekventa även för deterministiska multi-etikett klassificering, och ger en surrogat förlust funktion som är konsekvent för deterministiska fallet. Slutligen diskuterar vi konsekvensen i inlärningsmetoder som tar upp flermärkningslärande genom att dekomponera in i en uppsättning binära klassificeringsproblem.
Gao och Zhou REF undersökte överensstämmelsen hos multi-label inlärningsmetoder och studerade multi-label förlustfunktioner.
On the Consistency of Multi-Label Learning
{'venue': 'COLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}