Synproblem med flera uppgifter kan ofta brytas ned i separata uppgifter och steg, t.ex. genom att separera funktionsextraktion och modellbyggande, eller genom att utbilda oberoende modeller för varje uppgift. Gemensam optimering har visat sig förbättra prestanda, men kan vara svårt att tillämpa på djupa konvolution neurala nätverk (DCNN), särskilt med obalanserade data. Detta papper introducerar en ny blandad objektiv optimering nätverk (MOON), med en förlustfunktion som blandar fel från flera uppgifter och stöder domänanpassning när etikett frekvenser skiljer sig mellan utbildning och operativ testning. Experiment visar att inte bara gör MOON avancerar den senaste tekniken i ansiktsattribut erkännande, men det överträffar också självständigt utbildade DCNNs med hjälp av samma data. Loss1 160K träningsbilder w 40 etiketter 40 Nets = 5.5 Billon Parameter SoJmax Classifica+on Training SVM Training DCNN Funktioner 138M Parametrar CASIA Webface Separat end--to--end DCNNs Funktioner + Classifiers 40 Oberoende SVMs för predic+on OpJmizaJon Network Bild. 1 : Tre metoder för att tillskriva lärande (och andra problem med flera uppgifter). Till vänster finns en konceptuell modell av de nuvarande och senaste moderna tillvägagångssätten, med funktioner som är utbildade för klassificeringsproblem och sedan anpassade som indata till oberoende SVM för förutsägelse. Den mellersta strategin angriper problemet med separat utbildade Deep Convolution Neural Networks (DCNN). Samtidigt som vi visar att detta för fram den senaste tekniken i egenskap av riktighet, är kostnaden oöverkomlig för praktisk användning. Tidningarna frågar: "Hur kan ett enda nätverk överträffa de separat utbildade DCNN?" Till höger, är vårt svar, den blandade objektiva optimeringsnätverk (MOON) arkitektur med en domän som anpassar multi-task DCNN förlust. MOON metoden gör det möjligt för ett nätverk att effektivt lära sig att samtidigt utdata förutsägelser för alla attribut, med minskade utbildnings- och lagringskostnader, samtidigt som den ger bättre noggrannhet än självständigt utbildade DCNNs.
Rudd m.fl. REF föreslog ett blandat objektivt optimeringsnätverk baserat på gemensam optimering över alla attribut.
MOON: A Mixed Objective Optimization Network for the Recognition of Facial Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}