Abstrakt. Vi presenterar en enkel men effektiv metod som kan träna djupa neurala nätverk på storskaliga svagt övervakade webbbilder, som kröp rå från Internet genom att använda textfrågor, utan någon mänsklig notering. Vi utvecklar en principiell inlärningsstrategi genom att utnyttja läroplanslärandet, med målet att hantera en enorm mängd bullriga etiketter och dataobalans på ett effektivt sätt. Vi utformar en ny läroplan genom att mäta komplexiteten i data med hjälp av dess distributionstäthet i ett funktionsutrymme, och ranka komplexiteten på ett oövervakat sätt. Detta möjliggör ett effektivt genomförande av läroplanslärande på storskaliga webbbilder, vilket resulterar i en högpresterande CNN-modell, där den negativa effekten av bullriga etiketter minskas avsevärt. Viktigt, visar vi genom experiment att dessa bilder med mycket bullriga etiketter förvånansvärt kan förbättra generalisering förmåga av modellen, genom att fungera som ett sätt att legalisera. Våra strategier ger toppmoderna resultat på fyra riktmärken: WebVision, ImageNet, Clothing-1M och Food-101. Med en ensemble av flera modeller uppnådde vi en topp-5 felfrekvens på 5,2 % på WebVision-utmaningen [18] för 1000-kategoriklassificering. Detta resultat var den högsta prestandan med en bred marginal, outperforming andra plats med en nästan 50% relativ felfrekvens. Kod och modeller finns på https://github.com/MalongTech/CurriculumNet.
På samma sätt, REF ) presentera en läroplan lärande metod som bygger på en oövervakad uppskattning av data komplexitet genom dess distribution i ett funktionsutrymme som drar nytta av utbildning med både rena och bullriga prover.
CurriculumNet: Weakly Supervised Learning from Large-Scale Web Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}