Strukturerad förutsägelse är problemet med att lära sig en funktion som kartlägger strukturerade ingångar till strukturerade resultat. Prototypiska exempel på strukturerad förutsägelse inkluderar del-avpek taggning och semantisk segmentering av bilder. Inspirerad av de senaste framgångarna med sökbaserad strukturerad förutsägelse introducerar vi ett nytt ramverk för strukturerad förutsägelse som kallas HC-Search. Med tanke på en strukturerad insats använder ramen ett sökförfarande som styrs av en lärd heuristisk H för att avslöja högkvalitativa kandidatresultat och sedan använder en separat inlärd kostnadsfunktion C för att välja en slutlig förutsägelse bland dessa resultat. Den totala förlusten av denna förutsägelse arkitektur bryts ner i förlusten på grund av H inte leder till hög kvalitet outputs, och förlusten på grund av C inte välja det bästa bland de genererade outputs. Vägleds av denna nedbrytning minimerar vi den totala förlusten på ett girigt stadium genom att först träna H för att snabbt upptäcka högkvalitativa resultat via imitationslärande, och sedan träna C att korrekt ranka de resultat som genereras via H enligt deras verkliga förluster. Viktigt är att detta utbildningsförfarande är känsligt för den särskilda förlustfunktionen av intresse och den tid som medges för förutsägelser. Experiment på flera referensdomäner visar att vår strategi avsevärt överträffar flera toppmoderna metoder.
I REF föreslogs imitationsbaserade inlärningsmetoder för att hantera strukturerade utdatautrymmen, i en ram för "Att lära sig söka".
HC-search: a learning framework for search-based structured prediction
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}