multi-label attention (MLA)
时间: 2023-08-30 20:07:44 浏览: 197
VDA 6.3 :2016 审核中P2-P7与 MLA解读、审核表格及案例分析
引用\[1\]中提到了两种动态排序ground truth标签的方法,即predicted label alignment (PLA)和minimal loss alignment (MLA)。这些方法可以用于多标签分类任务中,其中RNNs在处理可变长度的序列数据时表现出良好的性能。然而,由于RNNs产生的输出是顺序的,所以需要对多标签进行排序。引用\[2\]中提到了多标签分类任务的挑战在于标签之间的不确定关系,而RNNs可以自然地处理标签之间的关系模式。为了训练模型,需要使用包含图像和标签集的数据集。其中,一个数据对包含一张图像和n个标签,标签集包括开始和结束标记。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Orderless Recurrent Models for Multi-label Classification (CVPR2020)](https://blog.csdn.net/language_zcx/article/details/105948063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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