【论文阅读】Between-class Learning for Image Classification

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【论文阅读】Between-class Learning for Image Classification

文章:Between-class Learning for Image Classification 链接:https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者尝试了将在音频上的方法用在图像上的,并提出了一种将图像作为波形处理的混合方法(作者认为图形波长融合人类没法识别,但对机器而言却是有意义的信息).cnns有将输入数据作为波形处理的操作,作者提出的BC learning 其实就是将两个不同类的图像混合,并训练模型输出混合比,靠近哪个就分为哪类. 一…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构解决问题主要贡献算法原理参考文献 (1) 解决问题现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

论文阅读：Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis

论文标题:Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis 论文链接:http://arxiv.org/abs/1905.05812 文章同时使用视觉.语音.和文本(语言)信息进行情感分析,通过增加视觉和语音信号,补足了一些无法通过文本来进行判断的情况,例如下图中,第一句话需要图像才能判断为负面情绪,第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪. 一.模型架构模型整体思路 1.首先,每一个模…

论文阅读 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs

12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于…

【论文阅读】CVPR2022: Learning from all vehicles

Column: March 23, 2022 1:08 PM Last edited time: March 23, 2022 11:13 PM Sensor/组织: 现leaderboard第一名,RC上总分94分前无古人后无来者 Status: Reading Summary: IL; 输出中间层 map再去学 Type: CVPR Year: 2022 参考与前言代码地址:https://github.com/dotchen/LAV 论文地址: Learning from All V…

[论文阅读] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,…