Ett viktigt mål i visuellt erkännande är att utforma bildrepresentationer som är invarianta till särskilda transformationer. I detta dokument behandlar vi detta mål med en ny typ av konvolutionella neurala nätverk (CNN) vars invariant kodas av en reproducerande kärna. Till skillnad från traditionella metoder där neurala nätverk lär sig antingen att representera data eller att lösa en klassificeringsuppgift, lär sig vårt nätverk att approximera kärnans funktionskarta på träningsdata. Ett sådant tillvägagångssätt har flera fördelar framför klassiska. Först och främst, genom att lära CNNs att vara invariant, vi få enkla nätverksarkitekturer som uppnår en liknande noggrannhet som mer komplexa, samtidigt som det är lätt att träna och robust att översitta. För det andra överbryggar vi ett gap mellan neurala nätverk litteratur och kärnor, som är naturliga verktyg för att modellera invariant. Vi utvärderar vår metodik för visuella igenkänningsuppgifter där CNN:er har visat sig fungera bra, t.ex. siffrig igenkänning med MNIST-datasetet, och de mer utmanande CIFAR-10- och STL-10-dataseten, där vår noggrannhet är konkurrenskraftig med den senaste tekniken.
Konvolutionella neurala nätverk kodades i en reproducerande kärna Hilbert utrymme (RKHS) för att erhålla invarians till särskilda omvandlingar REF på ett oövervakat sätt.
Convolutional Kernel Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}