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税收是您所需的一切：将分类层次关系集成到对比损失中
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了层次分类标签在分类器学习中的有效性，提出多种方法提升半监督和全监督多类别分类器性能。实验表明，基于对比学习的混合网络在处理不平衡数据时表现优越，层次化多标签学习框架在多项任务中显著提高了分类精度。
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关键要点
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研究层次分类标签在扁平分类器学习算法中的有效性。
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提出两种方法将层次分类引入学习算法的损失函数中，提升半监督和全监督多类别分类器性能。
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实验结果显示，基于对比学习的混合网络在处理不平衡数据时表现优越。
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层次化多标签学习框架显著提高了分类精度，能够利用所有可用标签并保留类别之间的层次关系。
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提出的语义损失结合了基于标签的损失，显著减少一致性违规，同时不降低分类性能。
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延伸问答
层次分类标签在分类器学习中有什么作用？
层次分类标签作为先验知识可以提升扁平分类器的学习效果，增强分类器在多类别任务中的性能。
如何提高半监督和全监督多类别分类器的性能？
通过将层次分类引入学习算法的损失函数中，可以显著提高半监督和全监督多类别分类器的性能。
基于对比学习的混合网络有什么优势？
基于对比学习的混合网络在处理不平衡数据时表现优越，能够学习更好的图像表征，提高分类精度。
层次化多标签学习框架的特点是什么？
层次化多标签学习框架能够利用所有可用标签并保留类别之间的层次关系，显著提高分类精度。
什么是语义损失，它的作用是什么？
语义损失结合了基于标签的损失，能够显著减少一致性违规，同时不降低分类性能。
实验结果如何验证提出的方法的有效性？
实验结果显示，提出的方法在各种任务上表现良好，优于基线监督式和自监督式方法，验证了其有效性。
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