Vi beskriver och analyserar en ny boosteralgoritm för djupinlärning kallad SelfieBoost. Till skillnad från andra öka algoritmer, som AdaBoost, som konstruerar ensembler av klassificerare, SelfieBoost ökar noggrannheten i ett enda nätverk. Vi visar en log(1/ ) konvergens för SelfieBoost under vissa "SGD framgång" antagande som verkar hålla i praktiken.
REF föreslår en selfieBoost som ökar noggrannheten i ett enda nätverk.
SelfieBoost: A Boosting Algorithm for Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}