Nuvarande toppmoderna klassificerings- och detektionsalgoritmer utbildar djupa konvolutionsnätverk med hjälp av märkta data. I detta arbete studerar vi oövervakad funktionsinlärning med konvolutionella nätverk i samband med tidsmässigt sammanhängande omärkta data. Vi fokuserar på funktionsinlärning från omärkt videodata, med antagandet att intilliggande videoramar innehåller semantiskt liknande information. Detta antagande utnyttjas för att utbilda en konvolutionell pooling auto-encoder som regleras av långsamhet och sparsamhet tidigare. Vi etablerar ett samband mellan långsam funktionsinlärning och metrisk inlärning. Med hjälp av denna anslutning definierar vi "temporell samstämmighet" - ett kriterium som kan användas för att ställa in hyper-parametrar på ett principfast och automatiserat sätt. I ett överföringslärande experiment visar vi att den resulterande kodaren kan användas för att definiera en mer semantiskt sammanhängande mätmetod utan användning av etiketter.
Goroshin m.fl. REF skapade ett samband mellan långsamhet och metrisk inlärning genom tidssammanhållning.
Unsupervised Learning of Spatiotemporally Coherent Metrics
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}