Nuvarande metoder för utbildning av konvolutionella neurala nätverk är beroende av stora mängder märkta prover för övervakad utbildning. I detta dokument presenterar vi en metod för att utbilda ett konvolutionellt neuralt nätverk med endast omärkta data. Vi utbildar nätverket för att diskriminera mellan en uppsättning surrogatklasser. Varje surrogatklass bildas genom att en mängd olika transformationer appliceras på ett slumpmässigt urval av "frö"-bildplåster. Vi finner att denna enkla funktion lärande algoritm är förvånansvärt framgångsrik när den tillämpas på visuell objektigenkänning. Den funktionsrepresentation som lärts av vår algoritm uppnår klassificeringsresultat som matchar eller överträffar den aktuella toppmoderna för oövervakad inlärning på flera populära datauppsättningar (
Till exempel, I REF, CNN används för att diskriminera en uppsättning surrogat klasser där data för varje klass genereras automatiskt från omärkta bilder.
Discriminative Unsupervised Feature Learning with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}