Även om Deep Convolutional Neural Networks (CNN) har befriat sin kraft i olika datorseende uppgifter, är de viktigaste komponenterna i CNN, convolutional lager och fullt anslutna lager, fortfarande begränsade till linjära omvandlingar. I detta papper föreslår vi en ny Factorized Bilinear (FB) lager för att modellera den pairwise funktionen interaktioner genom att överväga de kvadratiska termer i omvandlingarna. Jämfört med befintliga metoder som försökte införliva komplexa icke-linjäritetsstrukturer i CNN:er, den faktoriserade parameteriseringen gör att vårt FB-skikt endast kräver en linjär ökning av parametrar och prisvärd beräkningskostnad. För att ytterligare minska risken för övermontering av FB-skiktet, utformas ett specifikt botemedel som kallas DropFactor under träningsprocessen. Vi analyserar också kopplingen mellan FB-lager och några befintliga modeller, och visa FB-lager är en generalisering för dem. Slutligen validerar vi FB-skiktets effektivitet på flera allmänt antagna datauppsättningar, inklusive CIFAR-10, CIFAR-100 och ImageNet, och uppvisar överlägsna resultat jämfört med olika toppmoderna djupmodeller.
I REF föreslås ett faktoriserat bilinjärt nätverk (FBN) att modellera den parvisa funktionen interaktion.
Factorized Bilinear Models for Image Recognition
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}