論文の概要: Investigating Class-level Difficulty Factors in Multi-label Classification Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00430v1
• Date: Fri, 1 May 2020 15:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 00:13:36.815645
• Title: Investigating Class-level Difficulty Factors in Multi-label Classification Problems
• Title（参考訳）: 多ラベル分類問題におけるクラスレベルの困難要因の検討
• Authors: Mark Marsden, Kevin McGuinness, Joseph Antony, Haolin Wei, Milan Redzic, Jian Tang, Zhilan Hu, Alan Smeaton, Noel E O'Connor
• Abstract要約: 本研究は,マルチラベル分類問題におけるクラスレベルの難易度因子の利用を初めて検討する。 周波数、視覚的変化、セマンティック抽象化、クラス共起の4つの困難因子が提案されている。 これらの困難因子は、データセット間でのクラスレベルのパフォーマンスの予測など、いくつかの潜在的な応用があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.51529285126783
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This work investigates the use of class-level difficulty factors in multi-label classification problems for the first time. Four class-level difficulty factors are proposed: frequency, visual variation, semantic abstraction, and class co-occurrence. Once computed for a given multi-label classification dataset, these difficulty factors are shown to have several potential applications including the prediction of class-level performance across datasets and the improvement of predictive performance through difficulty weighted optimisation. Significant improvements to mAP and AUC performance are observed for two challenging multi-label datasets (WWW Crowd and Visual Genome) with the inclusion of difficulty weighted optimisation. The proposed technique does not require any additional computational complexity during training or inference and can be extended over time with inclusion of other class-level difficulty factors.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,マルチラベル分類問題におけるクラスレベルの難易度を初めて検討する。 クラスレベルの難易度には,頻度,視覚変動,意味的抽象化,クラス共起という4つの要因が提案されている。 与えられたマルチラベル分類データセットに対して計算すると、これらの困難因子は、データセット間のクラスレベルのパフォーマンスの予測や、重み付け最適化による予測性能の改善など、いくつかの潜在的な応用があることが示される。 重み付け最適化が困難である2つの挑戦的マルチラベルデータセット(WWW CrowdとVisual Genome)では、mAPとAUCのパフォーマンスが大幅に改善されている。 提案手法は, 学習や推論において, 余分な計算複雑性を伴わず, クラスレベルの難易度を考慮し, 時間とともに拡張することができる。

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