ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2021
  4. 2021-NL-251

マルチラベル分類における共起情報を用いたラベル平滑化手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214093
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214093
9537c8e7-6c06-433a-a1f3-d9efe5a25400
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL21251030.pdf IPSJ-NL21251030.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2021 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-11-24
タイトル
タイトル マルチラベル分類における共起情報を用いたラベル平滑化手法
タイトル
言語 en
タイトル Label smoothing with co-occurrence information for multi-label classification
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データ拡張・ラベリング
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
日本放送協会放送技術研究所
著者所属
日本放送協会放送技術研究所/東京工業大学情報理工学院
著者所属
日本放送協会放送技術研究所
著者所属
日本放送協会放送技術研究所
著者所属(英)
en
Science and Technology Research Laboratories, NHK
著者所属(英)
en
Science and Technology Research Laboratories, NHK / School of Computing, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Science and Technology Research Laboratories, NHK
著者所属(英)
en
Science and Technology Research Laboratories, NHK
著者名 安田, 有希

× 安田, 有希

安田, 有希

Search repository
石渡, 大智

× 石渡, 大智

石渡, 大智

Search repository
宮﨑, 太郎

× 宮﨑, 太郎

宮﨑, 太郎

Search repository
後藤, 淳

× 後藤, 淳

後藤, 淳

Search repository
著者名(英) Yuki, Yasuda

× Yuki, Yasuda

en Yuki, Yasuda

Search repository
Taichi, Ishiwatari

× Taichi, Ishiwatari

en Taichi, Ishiwatari

Search repository
Taro, Miyazaki

× Taro, Miyazaki

en Taro, Miyazaki

Search repository
Jun, Goto

× Jun, Goto

en Jun, Goto

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 マルチラベル分類のなかでも,ラベルの出現頻度が不均衡な分布であるデータセットを用いた学習は重要な課題の一つである.そのような不均衡データセットを用いた学習では,低頻度ラベルに対応する入力サンプルが少ないことから,モデルの低頻度ラベルに対する精度が低下してしまう.そこで,本研究では各ラベルの共起 情報をラベル平滑化手法に取り込み,低頻度ラベルであっても関連した入力サンプルで学習を可能とする手法を提 案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Imbalanced learning is one of the big issues in multi-label classification task. Training models using such imbalanced distribution of labels can cause overfitting to low-frequency labels because of lack of samples related to such labels. To tackle this issue, we propose a novel method for creating a soft target that represents the strength of label relationships, which is inspired by widely-used approaches, considering label co-occurrences and label smoothing. The result of the experiment shows that proposed method outperforms each baseline method, especially in terms of low-frequency labels.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2021-NL-251, 号 30, p. 1-6, 発行日 2021-11-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 16:54:17.181128
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3