【論文】Graph Convolutional Networks for Classification with a Structured Lebal Space
今回はGraph conv層を持つネットワークを使って、分類問題におけるラベルがグラフ構造を持っている場合に有用であろうという分類器についての話。
[1710.04908] Graph Convolutional Networks for Classification with a Structured Label Space
【感想】
・Graph conv層はConv層の一般化。Convの気持ちが分かった気になった
・Graph convは応用例は色々ありそうだが、まだまだ発展途上な印象
・データもin-houseで、他手法との比較ってとこまではいけてないように見受けた
・Graph Fourier変換あたりの数式ちゃんと追えてない
【Abstruct】
- 多値分類問題においてクラス間の関係性を無視することが多い
- ラベル間の明確なグラフ構造を活用したGraph Convolutional Networkを提案
- Document classification と Object recognitionで実験して、モデル構造無視のモデルよりも結果良かったよ
【slideshareにスライド上げた】
https://www.slideshare.net/KazusaTaketoshi/edit_my_uploads
