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旷视研究院的研究员提出了如下模型,用于图像的多标签分类. 该模型与一般模型不一样的一点是,它的分类器是生成的,因此它有一个专门生成分类器的子网络.
网络主要由两部分构成
特征表示子网络,该网络由ResNet-101构成,即蓝色框圈出的部分.分类器生成子网络,该网络由3个…笔记
旷视研究院的研究员提出了如下模型,用于图像的多标签分类. 该模型与一般模型不一样的一点是,它的分类器是生成的,因此它有一个专门生成分类器的子网络.
网络主要由两部分构成
特征表示子网络,该网络由ResNet-101构成,即蓝色框圈出的部分.分类器生成子网络,该网络由3个GCN层串联组合而成,即红色框组成部分.
动机
基于标签的共现模式旷视研究员设计了一个全新的标签相关系数矩阵可显式地用 GCN建模标签相关性让节点的特征在更新时也能从相关联的节点标签吸收信息。由于从词嵌入向量到分类器的映射参数在所有类别中是共享的所以习得的分类器能够在词嵌入空间中语义相关的概念在词嵌入空间中彼此临近保留较弱的语义结构。与此同时对于可以对标签依赖性进行隐式建模的分类器函数所有分类器的梯度都会对它产生影响。
GCN层
每个标签可以看做是一个特征向量. 在第一层的时候,标签的特征向量是ddd维度的,刚好是一个词嵌入向量. 在第二层的时候,标签的特征向量是d′d#x27;d′维度的,是经过了一个转换矩阵W2W^2W2的映射. 在第三层的时候,标签的特征向量是DDD维度的,也是经过了一个转换矩阵W3W^3W3的映射,映射完之后,每个标签的特征向量维度刚好和ResNet101抽取到的特征维度相同了,因此可以作为该标签的分类器了. 这对应第2个动机.
至此还未用到标签间的拓扑图结构,也就没有用到标签间的共现关系,因此他们设计了一个共现矩阵AAA,用于引导信息在标签间的传递. A∈Rn∗nA \in R^{n*n}A∈Rn∗n,其中nnn是标签的数量. 矩阵是一个先验矩阵,不需要被学习. 这就对应了第1个动机
因此得到了GCN变换公式:
Hl∈Rn∗d,Wl∈Rd∗d′,A∈Rn∗nH^l \in R^{n*d},W^l\in R^{d*d#x27;},A\in R^{n*n}Hl∈Rn∗d,Wl∈Rd∗d′,A∈Rn∗n
Hl1h(AHlWl)H^{l1}h(AH^{l}W^{l})Hl1h(AHlWl)
AAA的设计 如图所示,一个很朴素的想法,就是计算一对标签的条件概率作为他们的相关系数. 这样有两个坏处
测试和训练过程中的条件概率可能会不一样.存在噪音问题导,致长尾分布.
作如下改进: 将矩阵进行二值化,设置一个阈值τ∈[0,1]\tau \in [0,1]τ∈[0,1]
Aij[Pij≥τ]A_{ij}[P_{ij} \ge \tau]Aij[Pij≥τ]
二值化之后解决了上述两个问题,然而也会引入新的问题,即过度平滑问题.
因此他们提出了二次加权的方法: ppp是一个预设的超参数. 当p→1p \rightarrow 1p→1的时候,节点自身的特征往往不会被考虑. 当p→0p \rightarrow 0p→0的时候,节点相邻点的特征往往不会被考虑.
细节
当一个标签包含多个单词的时候,将所有单词的embedding取平均.
实验结果 可视化 通过对分类器的可视化,我们可以发现,确实使用GCN可以学习到吧标间之间的内在关联性.
