信息深度层次分类:一种非标准分析启发的方法
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了深度层次分类任务中标签多样性和结构性的问题,提出了一种新颖的Lexicographic Hybrid Deep Neural Network (LH-DNN)架构。该方法结合了多目标优化、非标准分析和深度学习的工具,表现出在减少学习参数和计算时间的同时,保持甚至超越现有方法的性能,尤其在学习层次关系方面具有显著优势。
本研究提出了一种创新的词典混合深度神经网络(LH-DNN)架构,解决深度分类中的标签多样性和结构性问题。该方法结合多目标优化和深度学习,减少学习参数和计算时间,同时保持或超越现有方法的性能,特别是在学习层次关系方面表现突出。