"Augmenting supervised neural networks with unsupervised objectives for large-scale image classification"의 두 판 사이의 차이
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| + | Supervised랑 unsupervised를 엮으려는 시도들이 조금 있었으나 대량의 데이터에 관한 것이 아니었다. Zhao et al.<ref>Zhao, J., Mathieu, M., Goroshin, R., and Lecun, Y. Stacked what-where auto-encoders. arXiv:1506.02351, 2015.</ref>이 Zeiler et al.<ref>Zeiler, M., Taylor, G., and Fergus, R. Adaptive deconvolu- tional networks for mid and high level feature learning. In ICCV, 2011.</ref>의 “unpooling” operator를 사용해 “what-where” autoencoder(SWWAE)를 제안했고 CIFAR with extended unlabeled data에서 괜찮은 결과를 얻었으나, 그보다 더 큰 데이터에서는 그렇지 못했다. | ||
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2017년 7월 25일 (화) 16:17 판
Abstract
we investigate joint super- vised and unsupervised learning in a large-scale setting by augmenting existing neural networks with decoding pathways for reconstruction.
1. Introduction
Unsupervised로 pre-training 한참 하다가 요즘엔 아무도 안한다. There are many (supervised-learning) technics which were not limited by the modeling assumptions of unsupervised methods’'.
Supervised랑 unsupervised를 엮으려는 시도들이 조금 있었으나 대량의 데이터에 관한 것이 아니었다. Zhao et al.[1]이 Zeiler et al.[2]의 “unpooling” operator를 사용해 “what-where” autoencoder(SWWAE)를 제안했고 CIFAR with extended unlabeled data에서 괜찮은 결과를 얻었으나, 그보다 더 큰 데이터에서는 그렇지 못했다.
Classification network의 일부를 떼어내고 그것을 그대로 뒤집(은 후 augmentation을 더해 얻)은 것을 decoding pathway로 쓰겠다.