モデルの実験結果は以下です。学習することはランク学習において重要であることがわかります。モデルが有意に性能を改善していることを示しています。ページの適合性を示す上でスナップショットに含まれる有用な特徴量を抽出・学習することで性能の向上を目指している点は変わりません。いった画像分類モデルの転移学習で抽象的な画像の特徴量を抽出し、それをランク学習に特有の特徴量へ変換するアプローチを提案しています。知られた画像分類モデルの転移学習というアプローチでスナップショットから特徴量を抽出します。モデルのアーキテクチャは以下です。サイズのベクトルで、学習の段階では各画像に対して決定的な値となるため事前に計算した結果を保持しておくことで学習を効率化できます。用いることを提案しています。画像でなくグレースケール画像でかつ同じ色の部分が広いため、ストレージ容量を最大90%削減できる点が挙げられています。手法に基づき、二段階の転移学習により生成されています。文書検索などでよく使われる特徴量が用いられています。個の特徴量に絞りこんでいます。個とした場合の比較実験の結果が以下です。個で各評価指標はほとんど変わらない結果となっています。個の特徴量を採用しています。用いた場合の実験結果は以下です。使わずコンテンツ特徴量のみを用いたモデルを指します。ハイライトされたスナップショットを用いたモデルの性能が高いことがわかります。これはスナップショットよりもハイライトされたスナップショットの方が情報量が多いためと推測されます。重要な場合に向いていると述べられています。比較した実験の結果が以下です。方が良いものの全ての指標で顕著に改善されているわけではありません。ランク学習の損失関数にペアワイズのヒンジ損失というシンプルな損失関数としているためでないかと考察しています。モデルの再現実験を行いました。対する各モデルの性能の結果は以下です。抽出によりランク学習の性能を向上できることを確認しました。抽出することでランク学習の性能を向上できることを示しました。用いるアイデアなどが挙げられています。ページのスナップショットを用いることでモデルの性能を向上させることを目的とした研究を2つ紹介しました。ページのスナップショットに限らず、ランク学習で従来あまり使われてこなかったデータから目的に合った特徴量の抽出あるいは表現の獲得により性能の向上を目指す研究は今後も増えてくるかもしれません。データサイエンスチームでは最新の研究にアンテナを張りつつ、これらの統計・機械学習の技術を既存事業に展開していくことを目指していきます。クロスバイク、映画鑑賞、猫が好き。