使用增强学习训练多焦点聚焦模型

发布时间：2018-04-11 08:06

  本文选题：深度学习 + 聚焦模型　； 参考：《自动化学报》2017年09期

【摘要】：聚焦模型(Attention model,AM)将计算资源集中于输入数据特定区域,相比卷积神经网络,AM具有参数少、计算量独立输入和高噪声下正确率较高等优点.相对于输入图像和识别目标,聚焦区域通常较小;如果聚焦区域过小,就会导致过多的迭代次数,降低了效率,也难以在同一输入中寻找多个目标.因此本文提出多焦点聚焦模型,同时对多处并行聚焦.使用增强学习(Reinforce learning,RL)进行训练,将所有焦点的行为统一评分训练.与单焦点聚焦模型相比,训练速度和识别速度提高了25%.同时本模型具有较高的通用性.
[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.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2014AA01A) 国家自然科学基金(61572520)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1735132