Deep Convolutional Neural Networks (CNN) genomdriver övervakad information endast vid utdataskiktet, och dolda lager tränas genom att bakåt sprida förutsägelsen fel från utdatalagret utan uttrycklig övervakning. Vi föreslår en övervakad funktionsinlärningsmetod, Label Consistent Neural Network, som tillämpar direkt övervakning i sena dolda lager på ett nytt sätt. Vi associerar varje neuron i ett dolt lager med en viss klassetikett och uppmuntrar den att aktiveras för ingångssignaler från samma klass. Mer specifikt introducerar vi en konsistensreglering som kallas "diskriminativ representationsfel" förlust för sena dolda lager och kombinerar den med klassificeringsfel förlust för att bygga vår övergripande objektiv funktion. Denna märkningskonsistens minskar det gemensamma problemet med lutning som försvinner och tenderar till snabbare konvergens; det gör också de egenskaper som härrör från sena dolda lager diskriminativ nog för klassificering även med hjälp av en enkel k-NN classi¿er. Experimentella resultat visar att vår strategi uppnår toppmoderna resultat på flera offentliga datauppsättningar för åtgärds- och objektkategoriigenkänning.
Ett nyligen utfört arbete av LCNN REF syftade till att förbättra diskriminabiliteten av det sena dolda lagret genom att tvinga varje neuron att aktiveras för en manuellt tilldelad klassetikett.
Learning Discriminative Features via Label Consistent Neural Network
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}