論文の概要: Expand Globally, Shrink Locally: Discriminant Multi-label Learning with Missing Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03951v2
• Date: Wed, 16 Feb 2022 07:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 08:19:01.880998
• Title: Expand Globally, Shrink Locally: Discriminant Multi-label Learning with Missing Labels
• Title（参考訳）: グローバルに拡大し, 局所的に Shrink: ラベルを欠いた差別的なマルチラベル学習
• Authors: Zhongchen Ma and Songcan Chen
• Abstract要約: 本稿では,欠落したラベルを学習するための識別型マルチラベル学習法(DM2L)を提案する。 具体的には、同一ラベルからの全てのインスタンスの予測に対して、低ランク構造を課す。 我々の手法は依然として最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.024207776469773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-label learning, the issue of missing labels brings a major challenge. Many methods attempt to recovery missing labels by exploiting low-rank structure of label matrix. However, these methods just utilize global low-rank label structure, ignore both local low-rank label structures and label discriminant information to some extent, leaving room for further performance improvement. In this paper, we develop a simple yet effective discriminant multi-label learning (DM2L) method for multi-label learning with missing labels. Specifically, we impose the low-rank structures on all the predictions of instances from the same labels (local shrinking of rank), and a maximally separated structure (high-rank structure) on the predictions of instances from different labels (global expanding of rank). In this way, these imposed low-rank structures can help modeling both local and global low-rank label structures, while the imposed high-rank structure can help providing more underlying discriminability. Our subsequent theoretical analysis also supports these intuitions. In addition, we provide a nonlinear extension via using kernel trick to enhance DM2L and establish a concave-convex objective to learn these models. Compared to the other methods, our method involves the fewest assumptions and only one hyper-parameter. Even so, extensive experiments show that our method still outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチレーベル学習では、ラベルの欠如が大きな課題となる。 多くの手法がラベル行列の低ランク構造を利用して失ったラベルを復元しようとする。 しかし、これらの手法は単にグローバル低ランクのラベル構造を使い、局所低ランクのラベル構造とラベルの識別情報の両方をある程度無視し、さらなるパフォーマンス改善の余地を残している。 本稿では,ラベルを欠くマルチラベル学習のための,シンプルだが効果的な識別型マルチラベル学習法を提案する。 具体的には、同一ラベルからの全てのインスタンスの予測(ランクの局所縮小)にローランク構造を課し、異なるラベルからのインスタンスの予測(ランクのグローバル展開)に最大分離された構造(ハイランク構造)を課す。 このようにして、これらの低ランク構造は、局所的およびグローバルな低ランクのラベル構造の両方をモデル化するのに役立ちます。 その後の理論的分析もこれらの直観を支持している。 さらに,dm2lの拡張のためにカーネルトリックを用いて非線形拡張を行い,これらのモデルを学ぶための凹凸目標を確立する。 他の手法と比較して、本手法は最小の仮定と1つのハイパーパラメータのみを含む。 それでも,本手法が最先端の手法よりも優れていることを示す広範な実験を行った。

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