Återstående lärande har nyligen dykt upp som ett effektivt sätt att bygga mycket djupa neurala nätverk för objektigenkänning. De nuvarande inkarnationerna av kvarvarande nätverk gör det dock inte möjligt att modellera och integrera komplexa relationer mellan nära kopplade erkännandeuppgifter eller mellan olika områden. Sådana problem uppstår ofta i multimedietillämpningar som omfattar storskaligt innehållsigenkänning. Vi föreslår en ny utbyggnad av resterande lärande för djupa nätverk som möjliggör intuitivt lärande över flera relaterade uppgifter med hjälp av korskopplingar som kallas kors-residens. Dessa kors-residuals anslutningar kan ses som en form av i nätverk legalisering och möjliggör större nätverk generalisering. Vi visar hur gränsöverskridande lärande (CRL) kan integreras i multitask-nätverk för att gemensamt träna och upptäcka visuella koncept över flera uppgifter. Vi presenterar en enda multitask kors-residual nätverk med >40% mindre parametrar som kan uppnå konkurrenskraftig, eller ännu bättre, detektion prestanda på en visuell känsla koncept detektion problem normalt kräver flera specialiserade en-task nätverk. Det resulterande korsbundna multitask-nätet uppnår också bättre detekteringsprestanda med cirka 10,4 % över ett standardnätverk för multitask-rester utan korsresidualer med även en liten mängd korstask-vägning.
Jou m.fl. I Ref föreslogs ett gränsöverskridande lärande för lärande med flera arbetsuppgifter.
Deep Cross Residual Learning for Multitask Visual Recognition
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}