Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten durch adaptives Batch-Sampling für Multi-Label-Klassifizierung

Durch adaptives Batch-Sampling, das schwierige und unausgewogene Samples hervorhebt, kann die Effizienz und Leistung von Deep-Learning-Modellen für Multi-Label-Klassifizierung deutlich verbessert werden.