Vi introducerar ett enkelt permutationslikvariantlager för djupinlärning med set struktur. Denna typ av skikt, som erhålls genom parameter-delning, har en enkel genomförande och linjär-tid komplexitet i storleken på varje uppsättning. Vi använder djup permutation-invarianta nätverk för att utföra punkt-kan klassificering och MNISTdigital summering, där i båda fallen utdata är invariant till permutationer av indata. I en semi-övervakad miljö, där målet är att göra förutsägelser för varje instans inom en uppsättning, visar vi nyttan av denna typ av lager i set-outlier detektion samt semi-övervakad lärande med kluster av sidoinformation.
Deep Learning with Sets and Point Cloud REF använde parameterdelning för att få ett jämnt lager.
Deep Learning with Sets and Point Clouds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}