識別的モデル
線形分類法を用いて訓練データセットで観察される挙動をシミュレートするため、関数 f ( x ) {\displaystyle f(x)} と結合特徴ベクトル φ ( x , y ) {\displaystyle \phi (x,y)} を使用する。決定関数は次のように定義される。
f ( x ; w ) = arg  max y w T φ ( x , y ) {\displaystyle f(x;w)=\arg \max _{y}w^{T}\phi (x,y)}
Memisevicの解釈では、 w T φ ( x , y ) {\displaystyle w^{T}\phi (x,y)} は c ( x , y ; w ) {\displaystyle c(x,y;w)} とも呼ばれ、入力 x {\displaystyle x} と潜在的出力 y {\displaystyle y} との適合性を測るスコアを計算する。そして、もっとも高いスコアを持つクラスが arg  max {\displaystyle \arg \max } を用いて決定される。