Abstract-This paper föreslår en gemensam multi-task lärande algoritm för att bättre förutsäga attribut i bilder med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi anser att lära binära semantiska attribut genom en multi-task CNN modell, där varje CNN kommer att förutsäga en binär egenskap. Multitask-lärandet gör det möjligt för CNN-modeller att samtidigt dela visuell kunskap mellan olika attributkategorier. Varje CNN kommer att generera attribut-specifika funktioner representationer, och sedan tillämpar vi multi-task lärande på funktionerna för att förutsäga deras attribut. I vårt multi-task ramverk föreslår vi en metod för att sönderdela den övergripande modellens parametrar i en latent uppgiftsmatris och kombinationsmatris. Dessutom kan klassificeringskategorier som inte ingår i urvalet dra nytta av delad statistik från andra klassificeringskategorier för att förbättra deras prestanda. Naturlig gruppering av attribut tillämpas så att attribut i samma grupp uppmuntras att dela mer kunskap. Samtidigt kommer attribut i olika grupper i allmänhet att konkurrera med varandra, och därmed dela mindre kunskap. Vi visar effektiviteten av vår metod på två populära attribut dataset.
Abdulnabi m.fl. I REF föreslogs en CNN-modell med flera uppgifter för utbyte av visuell kunskap mellan uppgifter för analys av ansiktsattribut.
Multi-task CNN Model for Attribute Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia, Nov 2015, pp. 1949-1959', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}