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来源:Frontiers of Computer Science 发布时间:2024/10/18 13:01:22
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FCS  文章精要:南京大学叶翰嘉副教授团队——从维度角度重新审视多维分类问题

论文标题:Revisiting multi-dimensional classification from a dimension-wise perspective

期刊:Frontiers of Computer Science

作者:Yi SHI1, Hanjia YE, Dongliang MAN, Xiaoxu HAN, Dechuan ZHAN, Yuan JIANG

发表时间:15 Jan 2025

DOI:10.1007/s11704-023-3272-9

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引用格式:

Yi SHI, Hanjia YE, Dongliang MAN, Xiaoxu HAN, Dechuan ZHAN, Yuan JIANG. Revisiting multi-dimensional classification from a dimension-wise perspective. Front. Comput. Sci., 2025, 19(1): 191304

阅读原文:

问题概述

虽然类别不平衡问题在多分类范式中得到了广泛的研究,但由于不平衡偏移现象,其在多维度分类(MDC)背景下的研究受到了限制。当样本属于一个标签维度(LD) 中的次要类而属于另一个 LD 中的主要类时,样本作为次要类或主要类实例的分类变得不明确。以前的 MDC 方法主要强调实例方面的标准,忽略了维度方面的预测能力,即跨 LD 的平均分类性能。我们强调了维度指标在现实 MDC 应用中的重要性,并引入了两个这样的指标。此外,我们观察每个 LD 内的不平衡类别分布,并提出一种新颖的不平衡感知融合模型(IMAM)来解决 MDC 问题。

图 1. 我们展示了从一个 LD 到另一个 LD 的不平衡转移。图中计算 Zappos 数据集上两个 LD 上的实例数量。图中彩色块标注的数值表示对数后的值转型。当 LD 更改时,许多主要类实例会变成次要类实例。换句话说,实例的主要/次要类属性很难跨 LD 保留。

技术步骤

1. 我们首先将任务分解为多个多类分类问题,为每个 LD 分别创建不平衡感知深度模型。这种简单的方法在 LD 上表现良好,并且不会牺牲实例标准的性能。

2. 随后,我们采用 LD-wise 模型作为多个教师,并将他们跨所有 LD 的知识转移到统一的学生模型。

图 2. 我们提出的 IMAM 方法的图示,该图展示了基于具有两个 LD 的 MDC 问题。在分解步骤 (a) 中,我们为每个 LD 构建不平衡感知深度模型。在融合步骤(b)中,我们使用前一步中的模型作为教师,并将他们的知识融合到一个学生模型中。特征(绿色)和分类器(红色)蒸馏都有助于匹配模型之间的知识。下标“T”表示教师部分。“CE”表示交叉熵。

实验结果

结果表明,所提出的 IMAM 显著优于其他方法。

表 1. 四种传统 MDC 方法、四种深度 MDC 方法以及我们的 IMAM 在四个真实数据集上的性能。我们计算了实例和标签方面的四个评估指标。

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