Vi föreslår en ny metod som kallas djup konvolutionell beslutsdjungel (CDJ) och dess inlärningsalgoritm för bildklassificering. CDJ upprätthåller strukturen av standard konvolutionella neurala nätverk (CNN), dvs. flera lager av flera responskartor fullt anslutna. Varje responskarta eller node-in både de konvolutionella och fullt anslutna skikten svarar selektivt på klassetiketter s.t. varje dataprov färdas via en specifik mjuk linje för dessa aktiverade noder. Den föreslagna metoden CDJ lär sig automatiskt funktioner, medan beslut skogar och djungler kräver fördefinierade funktioner uppsättningar. Jämfört med CNN bäddar metoden in fördelarna med att använda databeroende diskriminativa funktioner, som bättre hanterar multimodala/heterogena data; vidare erbjuder metoden mer varierande glesa nätverkssvar, som i sin tur kan användas för kostnadseffektivt lärande/klassificering. Nätverket lärs genom att kombinera konventionellt softmax och föreslagna entropiförluster i varje lager. Entropiförlusten, såsom den används vid beslutsträdsodling, mäter renheten hos dataaktiveringen enligt klassetikettens fördelning. Ryggförökningsregeln för den föreslagna förlustfunktionen är härledd från stokastisk lutningsnedstigning (SGD) optimering av CNN. Vi visar att vår föreslagna metod överträffar state-of-the-art metoder på tre offentliga bild klassificering riktmärken och en ansikte verifiering datauppsättning. Vi demonstrerar också användningen av tilläggsdataetiketter, när de finns tillgängliga, vilket hjälper vår metod att lära sig mer diskriminerande routing och representationer och leder till förbättrad klassificering. * T-K Kim har fått stöd av EPSRC-projektet FACER2VM (EP/N007743/1).
Path loss funktionen används i REF.
Deep Convolutional Decision Jungle for Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}