Lära sig från webbdata är allt populärare på grund av rikliga fria webbresurser. Prestandagapet mellan webbaserat övervakat lärande och traditionellt övervakat lärande är dock fortfarande mycket stort på grund av webbdatas märkningsbuller och domänbytet mellan webbdata och testdata. För att fylla denna lucka, de flesta befintliga metoder föreslår att rena eller öka webbdata med hjälp av instans-nivå övervakning, vilket i allmänhet kräver tung annotering. I stället föreslår vi att man tar itu med märkningsbuller och domänskifte genom att använda mer tillgänglig kategoriövervakning. I synnerhet bygger vi vårt djupa probabilistiska ramverk på variantal autoencoder (VAE), där klassificeringsnätverk och VAE gemensamt kan utnyttja hybridinformation på kategorinivå. Sedan utökar vi vår metod för domänanpassning följt av vår småskaliga förfiningsstrategi. Omfattande experiment på tre referensdataset visar hur effektiv vår föreslagna metod är. För att hantera märkningsbuller med övervakning på kategorinivå väljer vi autoenkoderliknande nätverksstruktur, eftersom autoenkoder har använts för att upptäcka avvikelser [37, 46] och dess dolda lager kan regleras av tidigare information, som är lämplig för vår uppgift. Speciellt bygger vi vårt probabilistiska ramverk på en probabilistisk variant av autoencoder, d.v.s. variations autoencoder (VAE) [14, 35], eftersom dess medföljande rekonstruktion sannolikhetstäthet lätt kan integreras i vårt probabilistiska ramverk. Detektion av outlier är dock en icke-trivial uppgift för VAE som är utbildad på bullriga data från flera kategorier. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ram med namnet Webly Supervised learning with Category-level Information (WSCI), som illustreras i figur 1. Det framgår av figur 1 att vårt nätverk består av ett klassificeringsnätverk i det övre flödet och variabla autoencder (VAE) i det nedre flödet, som delar gemensamma moduler (dvs. CNN och kodare) och gemensamt utnyttja kategori-nivå information. Klassificeringen netto-7689
Niu m.fl. REF antog en mer tillgänglig kategoribaserad tillsynsstrategi.
Learning from Noisy Web Data with Category-Level Supervision
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}