Djupa konvolutionella neurala nätverk kräver en enorm mängd dataprover för att träna effektiva nätverk. Även om många riktmärken lyckas skapa rikliga prover för att användas för utbildning, de saknar effektivitet när man försöker träna konvolutionella neurala nätverk upp till sin fulla potential. Dataförstärkningen är en av lösningarna på detta problem, men den tar inte hänsyn till provernas kvalitet, dvs. Om de utökade proverna faktiskt lämpar sig för utbildning eller inte. I detta dokument föreslår vi en metod som gör det möjligt för oss att välja ut effektiva prover från ett utökat prov. Framgångarna med vår metod var 1) att kunna generera en stor mängd utökade prover från bilder med märkta data och flera bakgrundsbilder; och 2) att kunna välja effektiva prover från de dessutom förstärkta genom iterationer av parameteruppdatering under utbildningsprocessen. Vi använde outtömlig provgenerering och effektivt urval för att utföra igenkännings- och segmenteringsuppgifter. Det uppnådde bästa prestanda i båda uppgifterna jämfört med andra metoder som använder, eller inte, provgenerering och/eller urval.
För det första noterar vi att djupinlärning kräver enorma mängder data REF.
Improving Quality of Training Samples Through Exhaustless Generation and Effective Selection for Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}