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Orderless Recurrent Models for Multi-label ClassificationARXIV/Recurrent Neural Network 2020. 3. 16. 11:10
https://arxiv.org/abs/1911.09996v3
Orderless Recurrent Models for Multi-label Classification
Recurrent neural networks (RNN) are popular for many computer vision tasks, including multi-label classification. Since RNNs produce sequential outputs, labels need to be ordered for the multi-label classification task. Current approaches sort labels accor
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abstract
본 논문은 예측된 레이블 순서에 따른 ground truth label을 동적으로 정렬하는 방법을 제안한다.
RNN은 다중 레이블 분류를 포함하여 많은 컴퓨터 비전 작업에 사용되는데 접근방식은 빈도에 따라 레이블을 정렬하여 사용하게 되는데 이미지마다 부과된 순서가 변경된다는 점을 고려하지 않아 동적으로 정렬하도록 제안하게 되었다.
이 방법은 optimal LSTM 모델보다 빠르게 학습할 수 있으며, 다른 모델에 공통적인 중복 생성을 하지 않는다는 것을 증명했다.
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