多标签学习的兴起趋势
机器学习
2021-11-18 v3
摘要
人类每天产生艾字节级别的数据,导致对处理大数据带来的多标签学习重大挑战的新努力的需求不断增长。例如,极端多标签分类是一个活跃且迅速发展的研究领域,处理具有极大量类别或标签的分类任务;利用有限监督的海量数据来构建多标签分类模型对于实际应用变得很有价值,等等。除此之外,大量工作致力于如何借助深度学习的强大学习能力来更好地捕捉多标签学习中的标签依赖关系,这是深度学习解决现实世界分类任务的关键。然而,值得注意的是,目前缺乏明确聚焦于分析大数据时代多标签学习的兴起趋势与新挑战的系统性研究。迫切需要进行一项全面的综述来完成这一使命,并描绘未来的研究方向和新的应用。
引用
@article{arxiv.2011.11197,
title = {The Emerging Trends of Multi-Label Learning},
author = {Weiwei Liu and Haobo Wang and Xiaobo Shen and Ivor W. Tsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11197},
year = {2021}
}
备注
Accepted to TPAMI 2021