Vi föreslår split-brain autoencoders, en enkel ändring av den traditionella autoencoder arkitektur, för oövervakad representation lärande. Metoden lägger till en uppdelning av nätverket, vilket resulterar i två separata undernätverk. Varje delnätverk utbildas för att utföra en svår uppgiftprediktera en delmängd av datakanalerna från en annan. Tillsammans extraherar undernätverken funktioner från hela ingångssignalen. Genom att tvinga nätverket att lösa crosschannel förutsägelse uppgifter, vi framkallar en representation inom nätverket som överför väl till andra, osynliga uppgifter. Denna metod uppnår toppmoderna resultat på flera storskaliga riktmärken för överföringslärande.
Zhang m.fl. presentera split-brain autoencoder för att förutsäga en delmängd av bildkanaler från andra kanaler REF.
Split-Brain Autoencoders: Unsupervised Learning by Cross-Channel Prediction
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}