Att applicera konvolutionella neurala nätverk på stora bilder är beräknings dyrt eftersom mängden beräkningsskalor linjärt med antalet bild pixlar. Vi presenterar en ny återkommande neural nätverksmodell som är kapabel att extrahera information från en bild eller video genom att adaptivt välja en sekvens av regioner eller platser och endast bearbeta de utvalda regionerna vid hög upplösning. Liksom konvolutionella neurala nätverk, den föreslagna modellen har en grad av översättning invariant inbyggd, men mängden av beräkningar den utför kan styras oberoende av indata bildstorlek. Även om modellen är icke-differentierad, kan den tränas med hjälp av förstärkande inlärningsmetoder för att lära sig uppgiftsspecifika strategier. Vi utvärderar vår modell på flera bildklassificeringsuppgifter, där den avsevärt överträffar en konvolutionell neural nätverk baslinje på belamrade bilder, och på en dynamisk visuell kontroll problem, där det lär sig att spåra ett enkelt objekt utan en uttrycklig träningssignal för att göra det.
I synnerhet föreslår REF ett återkommande neuralt nätverk som sekventiellt väljer bildregioner och kombinerar extraherad information från dessa regioner för den handskrivna sifferklassificeringen uppgift.
Recurrent Models of Visual Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}