이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
Multi-label 문제의 metric 및 loss
이 게시물은 multi-label 문제에서 각 metric(precision at k, recall at k)에 따른 적합한 reduction 방법과 loss를 설명합니다.
Multi-label 분류
multi-label 문제는 각 샘플의 레이블이 1개 이상일 수 있는 상황을 다룹니다. 여러 개의 레이블을 독립적으로 예측하는 방법, 즉 OVA와 PAL 등의 reduction 방법이 있으며, 각 방법에 따른 loss를 분석합니다.
적합한 scorer
각 metric을 높이기 위한 최적의 scorer를 정의하고, precision at k와 recall at k의 중요성을 강조합니다. 
