计算机视觉论文阅读三:Learning Discriminative Features via Label Consistent Neural Network

摘要

  • 作者认为,监督只作用于输出层,并没有作用于隐含层
  • 给隐含层每个神经元一个特定的标签,只被相同标签的输入信号激活
  • 计算每个神经元的错误差值,和类别错误差值结合这就是本论文的目标函数
  • 减轻梯度消失和更快收敛
  • 使得最新的隐含层输出的feature更具有分辨力
  • 可用于视频,也可以推广到图像,很容易融合进其他网络

算法

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转载自blog.csdn.net/u013249853/article/details/79985831