Deep Learning metoder kan automatiskt upptäcka bättre representationer av data för att förbättra prestanda klassificeringarna. Men när det gäller dataseendet är det ibland svårt att direkt lära sig av hela bilden. I detta arbete föreslår vi en ny modell kallad Local Deep Neural Network (Local-DNN), som bygger på två nyckelbegrepp: lokala funktioner och djupa arkitekturer. Modellen lär sig av små överlappande regioner i det visuella fältet med hjälp av diskriminerande feed-forward nätverk med flera lager. Vi utvärderar vår strategi för två välkända könsspecifika riktmärken, som visar att våra lokala DNN överträffar andra djupt lärande metoder också utvärderade och får toppmoderna resultat i båda riktmärkena.
Mansanet m.fl. I Ref föreslogs en modell kallad Local Deep Neural Network (Local-DNN) för allmänt erkännande baserat på två nyckelbegrepp: lokala särdrag och djupa arkitekturer.
Local Deep Neural Networks for gender recognition
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}