Siamese Neural Networks for One-Shot Image Recognitionの論文を流し読む(途中まで)

Siamese Neural Networksなるものがあるらしい。

論文を見つけたので流し読んだ。途中で疲れたので、続きは今度。

Siamese Neural Networkのポイント

  • 画像間の類似度を学ぶことで新しいデータや新しいクラスにも対応した特徴量を得られる。
  • One-Shot Learningに適用できた。(1クラスに1つのみの画像しかないクラス分類)
  • 似ている似ていないを識別していないモデルを訓練することで、新しいカテゴリにも対応する性能を出させる。

スクリーンショット 2018-01-22 23.05.03.png

  • 訓練したあとには再訓練なしにOne-Shot Learningできるようになる
  • 文字認識をベースに実験をするが、特にこだわる条件は本来ない
  • a)未知なクラスに対応し少数の画像から一般的な表現を得る b)通常の最適化手法で簡単に訓練できる 大規模な双生児型Convolutional Neural Networkを使用する
  • Omniglotで学んだネットワークでMNISTもある程度対応できる
  • ネットワーク構造は以下。対象的になっている部分は重みを共通。

スクリーンショット 2018-01-22 23.26.36.png

About the author

コメントを残す