Inspirerad av teorin om Leitners inlärningslåda från psykologins område föreslår vi DropSample, en ny metod för att träna djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs), och tillämpa den på storskaliga online handskrivna kinesiska karaktärsigenkänning (HCR). Enligt DropSample-principen är varje träningsprov förknippat med en kvotfunktion som är dynamisk justerad på grundval av den klassificeringskonfidens som ges av DCNN softmax-utgången. Efter en inlärning iteration, prover med låg konfidensgrad kommer att ha en högre sannolikhet att väljas som träningsdata i nästa iteration; i motsats, välutbildade och väl igenkända prover med mycket hög konfidensgrad kommer att ha en lägre sannolikhet att delta i nästa utbildning iteration och kan gradvis elimineras. Som ett resultat av detta blir inlärningsprocessen effektivare allteftersom den fortskrider. Dessutom undersöker vi användningen av domänspecifika kunskaper för att förbättra prestandan hos DCNN genom att lägga till ett områdeskunskapslager före det traditionella CNN. Genom att anta DropSample tillsammans med olika typer av domänspecifika kunskaper kan noggrannheten hos HCCR förbättras effektivt. Experiment på CASIA-OLHDWB 1.0, CASIA-OLHWDB 1.1 och ICDAR 2013 online HCCR-konkurrensdata ger en enastående igenkänningsgrad på 97,33 %, 97,06 % respektive 97,51 %, vilka alla är betydligt bättre än de tidigare bästa resultaten som rapporterats i litteraturen.
DropSample REF väljer slumpmässigt prov med låg konfidensgrad under utbildningen enligt CNN:s resultat.
DropSample: A New Training Method to Enhance Deep Convolutional Neural Networks for Large-Scale Unconstrained Handwritten Chinese Character Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}