Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått genombrott prestanda i många mönster erkännande uppgifter. För att skilja de tillförlitliga data från de bullriga och förvirrande data, vi förbättra CNNs med självgående lärande (SPL) för att förbättra inlärning robusthet CNNs. I det föreslagna självgående konvolutionsnätet (SPCN) tilldelas varje prov en vikt som återspeglar provets lätthet. Därefter införlivas en dynamisk självgående funktion i CNN:s lutande mål att gemensamt lära sig CNN:s parametrar och den latenta viktvariabeln. SPCN lär sig proverna från lätt till komplex och provvikterna kan dynamiskt styra inlärningshastigheten för konvergerande till bättre värden. För att få mer insikter i SPCN genomförs teoretiska studier för att visa att SPCN konvergerar till en stationär lösning och är robust mot de bullriga och förvirrande data. Experimentella resultat på datauppsättningarna MNIST och rektanglar visar att den föreslagna metoden överträffar baslinjemetoderna.
I REF, Li et al. sträva efter att förbättra CNN med självgående lärande (SPL) för att förbättra CNN:s förmåga att lära sig robust.
Self-paced Convolutional Neural Networks.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}