1,479 followers
#1年間1日1本論文 (149/365) https://t.co/dFVgjVXRdZ Extremeマルチラベル分類のtail labelはtrainとtestでfeature分布が大きく変わることを逆利用し、worst-case摂動を入れて学習することで精度向上。また本来tail classのdetectに不向きなはずのHamming loss+正則化項を最小化することでsota。ML19.
#1年間1日1本論文 (149/365) https://t.co/dFVgjVXRdZ Extremeマルチラベル分類のtail labelはtrainとtestでfeature分布が大きく変わることを逆利用し、worst-case摂動を入れて学習することで精度向上。また本来tail classのdetectに不向きなはずのHamming loss+正則化項を最小化することでsota。ML19.