Konvolutionella neurala nätverk (CNN) bild klassificerare är traditionellt utformade för att ha sekventiella konvolutionella lager med ett enda utdatalager. Detta bygger på antagandet att alla målklasser ska behandlas lika och uteslutande. Vissa klasser kan emellertid vara svårare att särskilja än andra, och klasser kan vara organiserade i en kategorihierarki. Samtidigt är ett CNN utformat för att lära sig interna representationer som är abstrakta från ingångsdata baserade på dess hierarkiska skiktstruktur. Så det är naturligt att fråga om en invers av denna idé kan tillämpas för att lära sig en modell som kan förutsäga över en klassificering hierarki med hjälp av flera utgående lager i minskande klass abstraktion. I detta dokument introducerar vi en variant av den traditionella CNN-modellen som kallas Branch Convolutional Neural Network (B-CNN). En B-CNN-modell ger flera förutsägelser beställda från grova till fina längs de konkatenterade konvolutionsskikten som motsvarar målklassernas hierarkiska struktur, vilka kan betraktas som en form av förkunskaper om produktionen. För att lära med B-CNNs en ny utbildningsstrategi, som heter Branch Training strategi (BT-strategi), införs som balanserar strängheten av föregående med friheten att justera parametrar på de utgående skikten för att minimera förlusten. På så sätt visar vi att CNN-baserade modeller kan tvingas lära sig successivt grova till fina begrepp i de inre skikten på produktionsstadiet, och att hierarkisk förkunskaper kan antas för att öka CNN-modellernas klassificeringsprestanda. Våra modeller utvärderas för att visa att utbyggnaderna av B-CNN förbättras jämfört med motsvarande CNN på referensdatauppsättningarna MNIST, CIFAR-10 och CIFAR-100.
B-CNN lär sig från grova egenskaper till fina egenskaper genom att beräkna förlust mellan superklasser och utgångar från arkitekturens grenar REF, där förlusten av B-CNN är den viktade summan av alla förluster över filialer.
B-CNN: Branch Convolutional Neural Network for Hierarchical Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}