F-measure优化

重新审视多标签分类中的F-measure优化：一种基于采样的方法

Revisiting F-measure Optimization in Multi-Label Classification: A Sampling-based Approach

对视觉多标签任务（如多标签图像识别、属性预测）而言，本文把F-measure最优预测规则中的q^3矩阵乘法改写为可用FFT加速的卷积（降至O(q^2 log q)），并用q个二分类器替代q个多分类器以缓解标签稀疏性，可直接替换现有多标签分类器的推理与训练流程。