I detta papper tar vi upp frågan om outputinstabilitet av djupa neurala nätverk: små perturbationer i den visuella inmatningen kan avsevärt förvränga funktionen inbäddningar och utmatning av ett neuralt nätverk. Sådan instabilitet påverkar många djupa arkitekturer med toppmoderna prestanda på ett brett spektrum av datorseende uppgifter. Vi presenterar en allmän stabilitet utbildningsmetod för att stabilisera djupa nätverk mot små ingångsstörningar som är resultatet av olika typer av vanliga bildbehandling, såsom kompression, skalning och beskärning. Vi validerar vår metod genom att stabilisera den toppmoderna Inception-arkitekturen [11] mot dessa typer av förvrängningar. Dessutom visar vi att vår stabila modell ger robusta state-of-the-art prestanda på storskalig nära-dubblett detektering, liknande bild rankning, och klassificering på bullriga datauppsättningar.
I REF, robustheten i en klassificering djupa neurala nätverk har förbättrats genom att inkludera förvrängda kopior av de ursprungliga bilderna i utbildningsprocessen.
Improving the Robustness of Deep Neural Networks via Stability Training
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}