Learning to Rank using Gradient Descent (RankNet), Burges+, ICML'2005

[AkihikoWatanabe]

http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf

[AkihikoWatanabe]

pair-wiseのlearning2rankで代表的なRankNet論文 解説ブログ：https://qiita.com/sz_dr/items/0e50120318527a928407

lossは2個のインスタンスのpair、A, Bが与えられたとき、AがBよりも高くランクされる場合は確率1, AがBよりも低くランクされる場合は確率0、そうでない場合は1/2に近くなるように、スコア関数を学習すれば良い。