Bevis på att Convolutional Networks (ConvNets) är den mest effektiva metoden för representationsinlärning för visuella igenkänningsuppgifter. I det gemensamma scenariot är ett ConvNet utbildat på en stor märkt dataset (källa) och feed-forward enheter aktivering av det utbildade nätverket, på ett visst skikt av nätverket, används som en generisk representation av en ingångsbild för en uppgift med relativt mindre utbildning uppsättning (mål). Nya studier har visat att denna form av representation överföring är lämplig för ett brett spektrum av mål visuellt erkännande uppgifter. I detta dokument introduceras och undersöks flera faktorer som påverkar överförbarheten av sådana framställningar. Den innehåller parametrar för utbildning av källan ConvNet såsom dess arkitektur, distribution av utbildningsdata, etc. och även parametrarna för funktionsextraktion såsom skikt av det utbildade ConvNet, dimensionsreduktion, etc. Sedan, genom att optimera dessa faktorer, visar vi att betydande förbättringar kan uppnås på olika (17) visuella igenkänningsuppgifter. Vi visar vidare att dessa visuella igenkänningsuppgifter kategoriskt kan beställas baserat på deras likhet med källuppgiften så att ett samband mellan utförandet av uppgifterna och deras likhet med källuppgiften w.r.t. De föreslagna faktorerna har iakttagits.
Ref utvärderade empiriskt flera parametrar som kan påverka överföringen inlärningsprocessen för funktionsextraktion.
Factors of Transferability for a Generic ConvNet Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}