Abstract-Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att öka diskriminabiliteten hos konvolutionella neurala nätverk (CNN). Nyckelidén är att bygga en trädstruktur som gradvis kan lära sig finkorniga funktioner för att särskilja en undergrupp av klasser, genom att lära funktioner endast bland dessa klasser. Sådana drag förväntas vara mer diskriminerande jämfört med de drag som alla klasser har lärt sig. Vi utvecklar en ny algoritm för att effektivt lära oss trädstrukturen bland ett stort antal klasser. Experiment om storskaliga bildklassificeringsuppgifter visar att vår metod kan öka prestandan hos en viss grundläggande CNN-modell. Vår metod är ganska allmän, därför kan den potentiellt användas i kombination med många andra djupt lärande modeller.
Wang m.fl. I Ref föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att göra DCNN mer diskriminabelt.
Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}