I detta papper studerar vi utdatakodning för multi-label förutsägelse. För att en multi-etikett utdatakodning ska vara diskriminerande är det viktigt att kodord för olika etikettvektorer skiljer sig avsevärt från varandra. Under tiden, till skillnad från i traditionell kodning teori, codewords i output kodning ska förutsägas från indata, så det är också viktigt att ha en förutsägbar märkning kodning. För att hitta utdatakoder som är både diskriminerande och förutsägbara, föreslår vi först en max-marginal formulering som naturligt fångar dessa två egenskaper. Vi konverterar den sedan till en metrisk inlärningsformulering, men med ett exponentiellt stort antal begränsningar som vanligt förekommande i strukturerade förutsägelser problem. Utan en etikettstruktur för dragbar inferens använder vi övergenererande (dvs. avslappning) tekniker i kombination med skärplansmetoden för optimering. I vår empiriska studie överträffar det föreslagna utdatakodningssystemet en mängd olika befintliga multi-label prediktionsmetoder för bild-, text- och musikklassificering.
Arbetet inom REF har ytterligare förbättrat detta system för kodning av produktionen med en metod för maximal marginalförbrukning (MMOC), som formulerar problemet med kodning av produktionen i en maximal marginalform för att fånga både diskriminabilitet och förutsägbarhet i produktionskoderna.
Maximum Margin Output Coding
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}