深度学习：多标签学习-论文阅读(CNN-RNN、Rethinking Structure)

摘要：多标签分类问题中，要想提高预测性能，需要充分利用好标签之间的相互依赖。文献【1】指出可以利用RNN的中间状态来表示标签之间的关系，提出CNN-RNN framework来学习标签之间的依赖关系以及样本-标签之间的关系，文献【2】进一步开发RNN的记忆能力，提出Rethinking Structure学习标签之间的关系，同时使用一种标签敏感的代价函数进行训练。本文对两篇文献的主要思想进行总结。

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