論文の概要: Exploiting Multi-Label Correlation in Label Distribution Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01742v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 13:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:09:09.286547
• Title: Exploiting Multi-Label Correlation in Label Distribution Learning
• Title（参考訳）: ラベル分布学習におけるマルチラベル相関の活用
• Authors: Zhiqiang Kou jing wang yuheng jia xin geng
• Abstract要約: ラベル分散学習(LDL)は、各インスタンスにラベル分布を割り当てる新しい機械学習パラダイムである。 最近の研究では、ラベル分布行列は一般的にフルランクであり、ローランクのラベル相関を利用した研究に挑戦していることが明らかになっている。 LDL に補助的な MLL プロセスを導入し,低ランクのラベル相関を LDL ではなく MLL で取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Label Distribution Learning (LDL) is a novel machine learning paradigm that assigns label distribution to each instance. Many LDL methods proposed to leverage label correlation in the learning process to solve the exponential-sized output space; among these, many exploited the low-rank structure of label distribution to capture label correlation. However, recent studies disclosed that label distribution matrices are typically full-rank, posing challenges to those works exploiting low-rank label correlation. Note that multi-label is generally low-rank; low-rank label correlation is widely adopted in multi-label learning (MLL) literature. Inspired by that, we introduce an auxiliary MLL process in LDL and capture low-rank label correlation on that MLL rather than LDL. In such a way, low-rank label correlation is appropriately exploited in our LDL methods. We conduct comprehensive experiments and demonstrate that our methods are superior to existing LDL methods. Besides, the ablation studies justify the advantages of exploiting low-rank label correlation in the auxiliary MLL.
• Abstract（参考訳）: ラベル分散学習(LDL)は、各インスタンスにラベル分布を割り当てる新しい機械学習パラダイムである。 学習過程におけるラベル相関を利用して指数関数サイズの出力空間を解き,ラベル分布の低ランク構造を利用してラベル相関を捉える方法が提案されている。 しかし、近年の研究では、ラベル分布行列は一般的にフルランクであり、低ランクのラベル相関を利用した作品に挑戦していることが明らかになっている。 マルチラベルは一般的に低ランクであり、低ランクのラベル相関はマルチラベル学習(mll)の文献で広く採用されている。 そこで本研究では,LCL に補助的な MLL プロセスを導入し,LCL よりも低ランクラベル相関を捉えた。 このように低ランクラベル相関を LDL 法で適切に活用する。 総合的な実験を行い,本手法が既存のldl法よりも優れていることを示す。 さらに, 補助MLLにおける低ランクラベル相関を有効利用することの利点について検討した。

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