Det finns två typer av information i varje handskriven ordbild: explicit information som lätt kan läsas eller härledas direkt, såsom lexiskt innehåll eller ordlängd, och implicita attribut som författarens identitet. Om funktioner som lärts av ett neuralt nätverk för en uppgift kan användas för en annan uppgift förblir en öppen fråga. I den här artikeln presenterar vi en djup adaptiv inlärningsmetod för skribentsidentifiering baserad på enordsbilder med hjälp av multi-task-inlärning. En extra uppgift läggs till utbildningsprocessen för att genomdriva uppkomsten av återanvändbara funktioner. Vår föreslagna metod överför fördelarna med de inlärda funktionerna i ett konvolutionellt neuralt nätverk från en extra uppgift som explicit innehållsigenkänning till huvuduppgiften skribent identifiering i ett enda förfarande. Vi föreslår särskilt ett nytt adaptivt konvolutionslager för att utnyttja de inlärda djupa dragen. Ett multi-task neuralt nätverk med ett eller flera adaptiva konvolutionella skikt tränas end-to-end, för att utnyttja robusta generiska funktioner för en specifik huvuduppgift, dvs. skribent identifiering. Tre extra uppgifter, motsvarande tre explicita attribut för handskrivna ordavbildningar (lexiskt innehåll, ordlängd och teckenattribut), utvärderas. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden för djupt adaptiv inlärning kan förbättra prestandan för skribentidentifiering baserad på enordsbilder, jämfört med icke-adaptiva och enkla linjära adaptiva metoder.
Vårt tidigare arbete inom REF använder en djup adaptiv inlärningsmetod som lär sig djupa funktioner med hjälp av ett två-ströms neuralt nätverk för olika uppgifter för skribent identifiering baserat på enordsbilder.
Deep Adaptive Learning for Writer Identification based on Single Handwritten Word Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}