Vi närmar oss strukturerad utdataförutsägelse genom att optimera ett djupvärdesnätverk (DVN) för att exakt uppskatta aktivitetsförlusten på olika utdatakonfigurationer för en given input. När modellen är tränad, utför vi slutledning genom lutning nedstigning på kontinuerlig avkopplingar av utdatavariabler för att hitta utgångar med lovande poäng från värdenätverket. När det appliceras på bildsegmentering tar värdenätverket en bild och en segmenteringsmask som indata och förutspår en skalar som beräknar skärningspunkten över föreningen mellan indata och marksanningsmasker. För klassificering med flera märken är DVN:s mål att korrekt förutsäga F1-poängen för eventuell etikettkonfiguration. DVN-ramverket uppnår de senaste resultaten på multi-märkningsprediktions- och bildsegmenteringsriktmärken.
Inspirerad av det förstärkande lärandet föreslog REF ett Deep Value Network (DVN) som direkt lär sig att utvärdera kvaliteten på olika utdatakonfigurationer.
Deep Value Networks Learn to Evaluate and Iteratively Refine Structured Outputs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}