Abstract-A representation är tänkt universell om den kodar något element i den visuella världen (t.ex. objekt, scener) i någon konfiguration (t.ex. skala, sammanhang). Även om man inte förväntar sig rena universella representationer, är målet i litteraturen att förbättra universalitetsnivån, med början från en representation med en viss nivå. För att göra det, den senaste tekniken består i att lära CNN-baserade representationer om en diversifierad utbildning problem (t.ex., ImageNet modifieras genom att lägga till kommenterade data). Även om det effektivt ökar universaliteten, kräver ett sådant tillvägagångssätt fortfarande en stor mängd insatser för att tillgodose behoven av kommenterade data. I detta arbete föreslår vi två metoder för att förbättra universaliteten, men vi ägnar särskild uppmärksamhet åt att begränsa behovet av kommenterade uppgifter. Vi föreslår också en enhetlig ram för de metoder som bygger på diversifieringen av utbildningsproblemen. Slutligen, för att bättre matcha Atkinsons kognitiva studie om universella mänskliga representationer, föreslog vi att förlita oss på transfer-learning-systemet samt ett nytt mått för att utvärdera universalitet. Detta senare syftar till att visa intresset av våra metoder för 10 mål-problem, i samband med klassificering uppgift och en mängd olika visuella domäner.
För att begränsa behovet av kommenterade uppgifter som krävs för överföring av lärande har Ref föreslagit en metod för mer universella representationer.
Learning More Universal Representations for Transfer-Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}