该研究提出了UniDEC框架，通过多类损失统一训练双编码器和分类器，解决极端多标签分类问题。采用Pick-Some-Label方法，UniDEC在单GPU上实现了与多GPU方法相当的先进结果，并具备大规模数据集的可扩展性。

ASTRA：基于精确可扩展的近似最近邻算法训练极端分类器
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