Abstrakt. Aggregerade andra ordningens funktioner som utvunnits ur djupa konvolutionsnät har visat sig vara effektiva för texturgenerering, finkornig igenkänning, materialklassificering och scenförståelse. I detta dokument studerar vi en klass av orderlösa aggregeringsfunktioner som utformats för att minimera störningar eller utjämna bidrag i samband med andra ordningens funktioner och vi visar att de kan beräknas lika effektivt som deras första-order motsvarigheter och de har gynnsamma egenskaper över aggregering genom summering. En annan arbetslinje har visat att matriseffekt normalisering efter aggregering kan avsevärt förbättra generaliseringen av andra ordningens representationer. Vi visar att matriseffekt normalisering implicit utjämnar bidrag under aggregering på så sätt etablera en koppling mellan matris normalisering tekniker och tidigare arbete med att minimera interferens. Baserat på analysen presenterar vi γ-demokratiska aggregatorer som interpolerar mellan summan (γ=1) och den demokratiska sammanslagningen (γ=0) som överträffar båda på flera klassificeringsuppgifter. Till skillnad från maktnormalisering kan dessutom de γ-demokratiska aggregeringarna beräknas i ett rum med låga dimensioner genom skissning som gör det möjligt att använda mycket högdimensionella andraklassfunktioner. Detta resulterar i en toppmodern prestanda på flera datauppsättningar.
För att ta itu med denna fråga utnyttjade γ-demokratiska REF förhållandet mellan demokratisk poolning och spektral normalisering inom ramen för andra ordningens funktioner, och föreslog sedan en aggregeringsmetod i ett helhetsperspektiv.
Second-order Democratic Aggregation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}