Multi-Label Klassifikation mit Hilfe einer dynamischen Klassifiziererkette
| Type of publication: | Mastersthesis |
| Citation: | ma:arnreich |
| Type: | Master Thesis |
| Year: | 2017 |
| Month: | August |
| School: | TU Darmstadt, Knowledge Engineering Group |
| URL: | /lehre/arbeiten/bachelor/2017/Arnreich_Thomas.pdf |
| Abstract: | Multi-Label Klassifikation beschäftigt sich mit der Zuweisung von Subsets von Labels. Eine Her- ausforderung besteht darin, Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Labels zu nutzen. Ein mög- licher Lösungsansatz stellt die Verwendung von Klassifiziererketten dar. Diese haben jedoch den Nachteil nur eine statische Reihenfolge zu erlauben. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Verfah- ren vorgestellt, das eine dynamische Sequenz unter Zuhilfenahme eines neuronalen Netzwerks erlaubt. Des Weiteren wurden verschiedene Ansätze zur Verringerung der Laufzeit der Klassifi- ziererkette untersucht. Dem entwickelten System gelingt es, vor allem sehr gute Subset-Genauigkeit für Datensets mit hoher Abhängigkeit zwischen Labels zu erzielen. |
| Userfields: | betreuer={ELM} |
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