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label representation
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ICLR
超越基于类别的图像分类标签表述
通过对不同标签表示方法的比较，发现高维度、高熵标签表示方法在图像分类任务中具有与文本标签表示方法相当的准确性，但在对抗攻击以及在有限的训练数据上表现更为鲁棒和有效，这提示标签表示方法在机器学习中具有重要作用。
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3 years ago
ECCV
标签相似性课程学习
本文研究课程学习方法，通过改变标签表示来调整损失函数，提高深度学习模型的训练效果，在多个数据集上进行了实验验证。
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5 years ago
Bonsai —— 极端多标签分类的多样浅层树
本文研究了极端多标签分类问题，提出了一种基于标签表示和分区的算法集 Bonsai，通过生成浅层树结构实现了快速训练和更好的预测精度，特别是在较少出现的小众标签方面取得了显著的效果提升。在 Amazon-3M 数据集上对比已有方法进行实验，结
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5 years ago
标签嵌入网络：学习标签表示以软训练深度网络
本研究提出了一种标签嵌入网络的方法，在深度网络的训练过程中学习标签表示（标签嵌入）。通过反向传播，该方法可以自适应地自动地学习标签嵌入，将原来的单热表示丢失函数转换成带有软分布的新的丢失函数，使得原来不相关的标签在训练过程中具有连续的相互作
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7 years ago
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