論文の概要: DECAF: Deep Extreme Classification with Label Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00368v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 05:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:32:03.113318
• Title: DECAF: Deep Extreme Classification with Label Features
• Title（参考訳）: DECAF:ラベル機能を備えたディープエクストリーム分類
• Authors: Anshul Mittal, Kunal Dahiya, Sheshansh Agrawal, Deepak Saini, Sumeet Agarwal, Purushottam Kar, Manik Varma
• Abstract要約: 極端なマルチラベル分類(XML)では、非常に大きなラベルセットから最も関連性の高いラベルのサブセットにデータポイントをタグ付けする。 リードXMLアルゴリズムは数百万のラベルにスケールするが、ラベルのテキスト記述のようなラベルメタデータは無視される。 本稿では,ラベルメタデータに富んだ学習モデルを用いて,これらの課題に対処するDECAFアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.768907751312396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extreme multi-label classification (XML) involves tagging a data point with its most relevant subset of labels from an extremely large label set, with several applications such as product-to-product recommendation with millions of products. Although leading XML algorithms scale to millions of labels, they largely ignore label meta-data such as textual descriptions of the labels. On the other hand, classical techniques that can utilize label metadata via representation learning using deep networks struggle in extreme settings. This paper develops the DECAF algorithm that addresses these challenges by learning models enriched by label metadata that jointly learn model parameters and feature representations using deep networks and offer accurate classification at the scale of millions of labels. DECAF makes specific contributions to model architecture design, initialization, and training, enabling it to offer up to 2-6% more accurate prediction than leading extreme classifiers on publicly available benchmark product-to-product recommendation datasets, such as LF-AmazonTitles-1.3M. At the same time, DECAF was found to be up to 22x faster at inference than leading deep extreme classifiers, which makes it suitable for real-time applications that require predictions within a few milliseconds. The code for DECAF is available at the following URL https://github.com/Extreme-classification/DECAF.
• Abstract（参考訳）: 極端な多重ラベル分類(xml)は、非常に大きなラベルセットから最も関連するラベルのサブセットでデータポイントをタグ付けすることを含み、何百万もの製品で製品間リコメンデーション(product-to-product recommendation)などいくつかのアプリケーションがある。 主要なXMLアルゴリズムは数百万のラベルにスケールするが、ラベルのテキスト記述のようなラベルメタデータは無視している。 一方、ディープネットワークを用いた表現学習によってラベルメタデータを活用できる古典的手法では、極端な設定が困難である。 本稿では,ディープネットワークを用いてモデルパラメータと特徴表現を共同で学習し,数百万のラベルの規模で正確な分類を行うラベルメタデータにより,これらの課題に対処するDECAFアルゴリズムを開発した。 DECAFは、モデルアーキテクチャ設計、初期化、トレーニングに特定の貢献をしており、LF-AmazonTitles-1.3Mのような、一般公開されている製品間推奨データセットにおいて、極端な分類器を導くよりも最大2-6%正確な予測を提供することができる。 同時に、DeCAFは深い極端分類器よりも最大22倍高速な推論が可能であり、数ミリ秒以内の予測を必要とするリアルタイムアプリケーションに適していることが判明した。 DECAFのコードは以下のURL https://github.com/Extreme-classification/DECAFで利用可能である。

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