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多标签学习中的神经网络崩溃问题与全局标签损失
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内容提要
该研究证明了深度神经网络在多标签分类任务中存在神经折叠现象，并发现了多标签学习中的“标签平均”组合属性，建立了全局优化结果和训练效率的实证证据。
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关键要点
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研究了深度神经网络在多标签分类任务中的神经折叠现象。
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证明了具有 '选择全部标签' 形式的广义神经折叠现象成立。
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发现了多标签学习中独特的 '标签平均' 的组合属性。
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在理论上建立了全局优化结果和训练效率的实证证据。
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