计算机视觉论文阅读三:Learning Discriminative Features via Label Consistent Neural Network
其他
2018-05-29 21:22:36
阅读次数: 0
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
转载自blog.csdn.net/u013249853/article/details/79985831