Abstrakt. Vi presenterar en trädstrukturerad nätverksarkitektur för storskalig bildklassificering. Snabeln av nätverket innehåller konvolutionella lager optimerade över alla klasser. På ett givet djup delas stammen upp i separata grenar, var och en ägnad åt att diskriminera en annan undergrupp av klasser. Varje gren fungerar som en expert som klassificerar en uppsättning kategorier som är svåra att skilja åt, medan stammen ger gemensam kunskap till alla experter i form av gemensamma funktioner. Utbildningen av vårt "nätverk av experter" är helt end-to-end: uppdelningen av kategorier i separata undergrupper lärs samtidigt med parametrarna i nätverket stam och experterna utbildas gemensamt genom att minimera ett enda inlärningsmål över alla klasser. Den föreslagna strukturen kan byggas från alla befintliga konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi visar dess generalitet genom att anpassa 4 populära CNNs för bild kategorisering i form av nätverk av experter. Våra experiment på CIFAR100 och ImageNet visar att vår metod i varje fall ger en betydande förbättring av noggrannheten över basen CNN, och ger det bästa resultat som hittills uppnåtts på CIFAR100. Slutligen kommer förbättringen av noggrannheten till liten extra kostnad: jämfört med basnätverket ökar utbildningstiden endast måttligt och antalet parametrar är jämförbara eller i vissa fall ännu lägre. Vår kod finns på:
En blandning av experter för storskalig bildkategorisering föreslogs i REF som består av en trädstrukturerad nätverksarkitektur.
Network of Experts for Large-Scale Image Categorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}