wordtree是乙個詞集之間的樹形結構，通過語義範圍確定節點上下級關係。
如：norfolk terrier從上到下的節點依次為 physical object、animal、mammal、hunting dog、terrier、norfolk terrier。語義範圍從大到小。
使用wordtree結構**時，每個節點下的所有子節點，構成了乙個同義詞集，對所有的同義詞集求softmax得到的就是條件概率。
使用條件概率公式可以得到實際概率，例如：
p r(
norf
olkt
erri
er)=
pr(n
orfo
lkte
rrie
r∣te
rrie
r)∗p
r(te
rrie
r∣hu
ntin
gdog
)∗pr
(mam
mal∣
anim
al)∗
pr(a
nima
l∣ph
ysic
alob
ject
)pr(norfolk\ terrier) = pr(norfolk\ terrier\ |\ terrier) * pr(terrier\ |\ hunting\ dog) * pr(mammal\ |\ animal) * pr(animal\ |\ physical\ object)
pr(nor
folk
terr
ier)
=pr(
norf
olkt
erri
er∣t
erri
er)∗
pr(t
erri
er∣h
unti
ngdo
g)∗p
r(ma
mmal
∣ani
mal)
∗pr(
anim
al∣p
hysi
calo
bjec
t)分類時假設影象有乙個物體
即 p r(
phys
ical
obje
ct)=
1pr(physical\ object) = 1
pr(phy
sica
lobj
ect)
=1這樣再輸出時可以根據閾值選擇輸出的層級，如上式中，**時，後面條件概率較低，可以只輸出dog而不必輸出更小的層級類別。
訓練時，擴充套件為多label，從wordtree中當前節點開始，向上所有層級的父節點都成為此樣本的label。如乙個label為norfolk terrier，它同時獲得dog、mammal等label。
示意圖如下：
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