summarized by : MatsuokaHikaru
Michal Rolínek, Vít Musil, Anselm Paulus, Marin Vlastelica, Claudio Michaelis, Georg Martius
ランク学習をおこなう際の微分する導関数がブラックボックス、ノイズが多い、リプシッツ連続の仮定が無いような場合の効率的な導関数の求め方が課題である。
導関数の求めるにあたって適切な組み合わせを見つけるために、重みを順位で付けた逆伝播法のアルゴリズムを作成した。
MAP(mean of Average Precisions)が過去のアルゴリズムと比べるとIn-shop Clothes のデータセットにおいて向上した。