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wgan实战_胡晓林_分类问题_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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中采样)仅分别达到67.2%和68.1%。 在表1中,我们总结了所有先前的数值结果,将最佳神经元与其他基线(如线性滤波器和随机猜测)进行比较。为了了解训练的效果,我们还测量了随机初始化时同一网络中最佳神经元的性能。 我们还将我们的方法与其他一些算法进行了比较,例如deep自动编码器(hinton&salakhutdinov,2006;bengio等人,2007)和k-均值(coates等人,2011)。这些基线的结果报告在表1的底部。 6。基于imagenet的目标识别 我们将特征学习方法应用于在imagenet数据集中识别对象的任务(deng等人,2009)。我们从一个已经使用本文描述的技术从YouTube和ImageNet图像中学习了功能的网络开始。然后,我们在这个网络的最高层添加了一个与所有logistic分类器的比较。这种通过无监督学习初始化网络的方法 在带标签图像的有监督学习过程中,底层和logistic分类器的参数都进行了调整。这是通过首先调整逻辑分类器,然后调整整个网络(也称为“微调”)来完成的。作为一个控制实验,我们还训练了一个从所有随机权值开始的网络(即,没
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