I många tillämpningar för maskininlärning är det ont om märkta data och det är dyrt att få fler etiketter. Vi introducerar en ny metod för att övervaka neurala nätverk genom att specificera begränsningar som bör hålla över output utrymme, snarare än direkta exempel på input-output par. Dessa begränsningar härrör från tidigare domänkunskap, t.ex. från kända fysiklagar. Vi visar effektiviteten i denna strategi på verkliga världen och simulerade datorseende uppgifter. Vi kan träna ett konvolutionellt neuralt nätverk för att upptäcka och spåra objekt utan några namngivna exempel. Vår strategi kan avsevärt minska behovet av märkta träningsdata, men introducerar nya utmaningar för kodning av förkunskaper i lämpliga förlustfunktioner.
REF föreslog att fysik och domänkunskap skulle destilleras för att utbilda neurala nätverk utan märkta data.
Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}