使用增強學習訓練多焦點聚焦模型
本文選題:深度學習 + 聚焦模型; 參考:《自動化學報》2017年09期
【摘要】:聚焦模型(Attention model,AM)將計算資源集中于輸入數(shù)據特定區(qū)域,相比卷積神經網絡,AM具有參數(shù)少、計算量獨立輸入和高噪聲下正確率較高等優(yōu)點.相對于輸入圖像和識別目標,聚焦區(qū)域通常較小;如果聚焦區(qū)域過小,就會導致過多的迭代次數(shù),降低了效率,也難以在同一輸入中尋找多個目標.因此本文提出多焦點聚焦模型,同時對多處并行聚焦.使用增強學習(Reinforce learning,RL)進行訓練,將所有焦點的行為統(tǒng)一評分訓練.與單焦點聚焦模型相比,訓練速度和識別速度提高了25%.同時本模型具有較高的通用性.
[Abstract]:Focusing model (AM) concentrates computing resources on specific areas of input data, which has the advantages of less parameters, higher accuracy under high noise and independent input than convolution neural network.Compared with the input image and target recognition, the focus area is usually small. If the focus area is too small, it will lead to too many iterations, reduce the efficiency, and it is difficult to find multiple targets in the same input.Therefore, this paper proposes a multi-focus focusing model, and simultaneously focuses on multiple parallel points.Use reinforcement Learning Learning Learning (RL) to train all focal points on a uniform score of behavior.Compared with the single focus model, the training speed and recognition speed are increased by 25%.At the same time, this model has high universality.
【作者單位】: 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】:國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2014AA01A) 國家自然科學基金(61572520)資助~~
【分類號】:TP391.41
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,本文編號:1735132
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