Abstract-The volym av convolutional neural network (CNN) modeller som föreslås för ansiktsigenkänning har ständigt ökat större för att bättre passa den stora mängden träningsdata. När utbildningsdata hämtas från Internet kommer etiketterna sannolikt att vara tvetydiga och felaktiga. Detta dokument presenterar en lätt CNN ram för att lära sig en kompakt inbäddning på den storskaliga ansiktsdata med massiva bullriga etiketter. För det första introducerar vi en variation av maxout-aktivering, kallad max-feature-map (MFM), i varje konvolutionsskikt av CNN. Olika från maxout aktivering som använder många funktionskartor för att linjärt approximera en godtycklig konvex aktiveringsfunktion, MFM gör det via ett konkurrenskraftigt förhållande. MFM kan inte bara separera bullriga och informativa signaler utan också spela rollen som funktionsval mellan två funktionskartor. För det andra är tre nät noggrant utformade för att uppnå bättre prestanda och samtidigt minska antalet parametrar och beräkningskostnader. Slutligen föreslås en semantisk bootstraping metod för att göra förutsägelsen av nätverken mer konsekvent med bullriga etiketter. Experimentella resultat visar att det föreslagna ramverket kan använda storskaliga bullriga data för att lära sig en ljusmodell som är effektiv i beräkningskostnader och lagringsutrymmen. Det lärda enskilda nätverket med en 256-D-representation uppnår toppmoderna resultat på olika ansiktsriktmärken utan att finjustera. Index Terms-konvolutionella neurala nätverk, ansiktsigenkänning.
Ett liknande arbete berodde på Wu et al. REF, som införde en lätt ram för att lära sig en kompakt inbäddning av storskaliga ansiktsdata felaktigt märkta.
A Light CNN for Deep Face Representation With Noisy Labels
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}