Top-$ k $分类是对信息检索,图像分类和其他极端分类设置中广泛使用的多类分类的概括。已经提出了几种类似铰链的(分段线性)替代物,但所有这些都不是不一致的或不一致的。对于提出的凸状替代物(即多面体),我们应用了Finocchiaro等人的最新嵌入框架。 (2019; 2022)确定替代物是一致的预测问题。这些问题都可以解释为顶部 - $ K $分类的变体,这可能与某些应用程序更好。我们利用此分析来得出对条件标签分布的限制,在该分布中,这些拟议的替代物在顶级$ k $中变得一致。有人进一步建议,对于顶部$ k $,每个凸铰链样的替代物都必须不一致。但是,我们使用相同的嵌入框架为此问题提供第一个一致的多面体代理。
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