《Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks》論文理解

0.動機 多標籤圖像識別的兩個重要問題： （1）如何有效獲取目標標籤之間的相關性？ （2）如何利用這些標籤相關性提高分類表現？ 做者使用圖（graph）來對標籤之間的相互依賴關係進行建模，來靈活地獲取標籤空間中的拓撲結構： （1）因爲從詞嵌入向量到分類器的映射參數在全部類別中是共享的，因此學習到的分類器可以在詞嵌入空間中（語義相關的概念在詞嵌入空間中彼此臨近）保留較弱的語義結構。與此同時，對於能夠

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