Abstract-Deep convolutional nätverk har visat sig vara mycket framgångsrika i att lära sig uppgifter specifika funktioner som möjliggör oöverträffad prestanda på olika datorseende uppgifter. Utbildningen av sådana nätverk följer mestadels det övervakade inlärningsparadigmet, där tillräckligt många input-output-par krävs för utbildning. Förvärv av stora träningsset är en av de viktigaste utmaningarna när man närmar sig en ny uppgift. I detta dokument strävar vi efter generiskt lärande och presenterar ett tillvägagångssätt för utbildning av ett konvolutionsnätverk som endast använder omärkta data. I detta syfte utbildar vi nätverket för att diskriminera mellan en uppsättning surrogatklasser. Varje surrogatklass bildas genom att en mängd olika transformationer appliceras på ett slumpmässigt urval av "frö"-bildplåster. I motsats till övervakad nätverksutbildning är den resulterande funktionsrepresentationen inte klassspecifik. Det ger snarare robusthet till de omvandlingar som har tillämpats under utbildningen. Denna generiska funktion representation möjliggör klassificering resultat som överträffar toppmoderna för oövervakad lärande på flera populära dataset. Även om funktioner som lärts med vårt tillvägagångssätt inte kan konkurrera med klassspecifika funktioner från övervakad utbildning på en klassificering uppgift, visar vi att de är fördelaktiga för geometriska matchningsproblem, där de också överträffar SIFT-deskriptorn.
REF skapa surrogat klasser att träna på genom att omvandla utsäde bild fläckar.
Discriminative Unsupervised Feature Learning with Exemplar Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}