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Konferenzbeitrag

Adapting Codes and Embeddings for Polychotomies

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https://papers.nips.cc/paper/2166-adapting-codes-and-embeddings-for-polychotomies.pdf
(Verlagsversion)

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Zitation

Rätsch, G., Smola, A., & Mika, S. (2003). Adapting Codes and Embeddings for Polychotomies. In S. Becker, S. Thrun, & K. Obermayer (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 15 (pp. 513-520). Cambridge, MA, USA: MIT Press.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB33-7
Zusammenfassung
In this paper we consider formulations of multi-class problems based on a generalized notion of a margin and using output coding. This includes, but is not restricted to, standard multi-class SVM formulations. Differently
from many previous approaches we learn the code as well as the embedding function. We illustrate how this can lead to a formulation that allows for solving a wider range of problems with for instance many classes or even “missing classes”. To keep our optimization problems tractable we propose an algorithm capable of solving them using twoclass
classifiers, similar in spirit to Boosting.