Feature-inlärning med djupa modeller har gett imponerande resultat för både datarepresentation och klassificering för olika visionsuppgifter. Djupt lärande kräver dock vanligtvis en stor mängd utbildningsdata, vilket kanske inte är möjligt för vissa tillämpningsområden. Överföringsinlärning kan vara en av metoderna för att lindra detta problem genom att överföra data från datarika källdomäner till datascarce-måldomänen. Befintliga överföring lärande metoder normalt utföra en-shot överföring lärande och ofta ignorera de specifika egenskaper som de överförda data måste uppfylla. För att ta itu med dessa frågor, vi införa en begränsad djup överföring funktion lärande metod för att utföra samtidig överföring lärande och funktionsinlärning genom att utföra överföringsinlärning i en gradvis förbättra funktionen utrymme iterativt för att bättre minska klyftan mellan måldomänen och källdomänen för effektiv överföring av data från källdomänen till måldomänen. Dessutom föreslår vi att man utnyttjar kunskap om måldomänen och införlivar sådan tidigare kunskap som begränsning under överföringslärande för att säkerställa att de överförda uppgifterna uppfyller vissa egenskaper hos måldomänen. För att visa effektiviteten av den föreslagna begränsningen djup överföring funktion inlärningsmetod, använder vi den för termisk funktionsinlärning för ögondetektering genom att överföra från den synliga domänen. Vi tillämpade också den föreslagna metoden för korsvisa ansiktsuttrycksigenkänning som en andra ansökan. De experimentella resultaten visar hur effektiv den föreslagna metoden är för båda tillämpningarna.
Den begränsade djupa TSL REF-metoden kan också utnyttja den gemensamma distributionen och kunskapen om måldomänen införlivas gradvis under ett progressivt överföringsförfarande.
Constrained Deep Transfer Feature Learning and Its Applications
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}