原文:拯救深度學習:標注數據不足下的深度學習方法

摘要:解決深度學習對數據的依賴問題和減少數據標注成本成為了業界的研究熱點。本文將介紹以下幾個研究方向:半監督 弱監督學習 數據合成 主動學習 自監督。 . 引言 得益於深度學習的發展,許多計算機視覺任務在近幾年取得了不錯的效果。但是,現有的深度學習算法多是有監督學習算法,依賴大量人工標記的訓練數據,而標注數據十分耗費人力成本。因此,解決深度學習對數據的依賴問題和減少數據標注成本成為了業界的研究熱 ...

2020-10-16 15:39 0 1137 推薦指數:

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深度學習方法及應用——學習筆記

學習教材是鄧力和俞棟寫的“深度學習方法及應用”,是一本綜述性的書。 1、深度學習全稱應該是深度結構學習,采用多層的、非線性信息處理方法,大概就是結構比較深的神經網絡算法,也是包括輸入層、隱層(多層)、輸出層組成的多層網絡,只有相鄰層節點之間有連接,同一層以及跨層節點之間相互無連接,每一層可以看作 ...

Sat Sep 03 22:05:00 CST 2016 0 1745
圖像配准與深度學習方法

目錄: 圖像配准:從SIFT到深度學習 什么是圖像配准 傳統的基於特征的方法 關鍵點檢測和特征描述 特征匹配 圖像變換 深度學習方法 特征提取 Homography學習 監督學習 無監督學習 其他方法 強化學習 復雜的轉換 圖像配准 ...

Thu Aug 01 00:06:00 CST 2019 0 3725
SLAM會被深度學習方法取代嗎?

日益感覺到自己對深度學習的理解比較膚淺,這段且當做是以前的認識。 上上周去圍觀了泡泡機器人和AR醬聯合舉辦的論壇。在圓桌階段,章國峰老師提了一個問題:SLAM會被深度學習方法取代嗎?這是一個很有趣的話題。參會的各位大咖基本認為SLAM的某些模塊有可能會被深度學習方法取代,但SLAM本身不會被 ...

Tue Jul 04 03:49:00 CST 2017 1 4492
改進神經網絡及深度學習學習方法

常見的方法有:選取更好的代價函數,就是被稱為交叉熵代價函數(the cross-entropy cost function); 四種正則化方法(L1和L2正則、dropout、訓練數據的擴展) 一.交叉熵代價函數: 考慮一下神經元的學習方式:通過計算代價函數的偏導 和 來改變 ...

Mon Sep 25 05:03:00 CST 2017 0 1596
高光譜圖像處理深度學習方法綜述(一)

1.摘要 HSI----高光譜圖像(Hyperspectral Image)。所捕獲的光譜信息以及對應高光譜數據對象之間的非線性關系,使得傳統方法無法進行准確的分類。深度學習方法作為一個強有力的特征提取器,被用在高光譜圖像分類任務上。1.概括傳統機器學習方法用於HSIC上面的不足,然后了解深度 ...

Thu Jan 28 00:01:00 CST 2021 0 424
表情識別步驟,算法,深度學習方法,優缺點

一般而言,表情識別系統主要有四個基本部分組成: 1.表情圖像獲取 2.表情圖像預處理 3.表情特征提取 4.表情分類識別 他們對面部表情的研究可大致分為:表情預處理、面部特征提取、情感分類。通常其輸入數據是靜態圖像或視頻序列。 有的面部表情 ...

Sat Aug 11 07:12:00 CST 2018 2 1261
深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代

RL是一個序列化決策過程,核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報; 大部分RL方法都是基於MDP的;MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略,並使用該策略選擇最佳動作; 動態規划是RL中的一個關鍵技術,適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況,主要有 策略迭代 和 值 ...

Sat Sep 26 20:04:00 CST 2020 0 498
 
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