胶囊网络新打破,图灵奖得主Hinton大佬都说好,推特2000+赞

胶囊网络新杀出重围,图灵奖得主Hinton大佬都说好,推特2000+赞
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI胶囊网络曾被以为是下一代深度学习的基石。图灵奖得主Geoffrey Hinton在2017年提出了这种崭新之吃水学习措施,以期挑战CNN“大数之子”之身份。卷积神经网络CNN固然好用,可是在池化层男方会损失空间信息,所以面对下面这种有些错位的丁脸,CNN就会陷入迷茫。胶囊网络就不同了,她计算物体的成活概率,启用向量的模来表征,摄入量方向则示意了特色姿态信息。因为胶囊的出口业是一期向量,周详之姿态信息会把成套网络保存下山。这样一来,无须复杂之数据扩增,胶囊网络也能促成上瞧下看左看右瞧不同方面识别。但两年三长两短从此以后,对于这此艺术之研究似乎仍处于开行级次,CNN依然笑傲深度学习。这是不是有点雷声大雨点小了?反正创始人本身本该是有信心百倍的。最近,Hinton亲自指导了一项研讨,当做论文之简报作者,还下场点赞,称其为“更好的革囊版本”。连创始人都点赞的子囊网络在对象检测这个任务上,目下之AI已经展现出了超强的属性,但有个问题,想要训练出一个靠谱的AI,先得投喂它大量的数目。这跟幼童的习修进程形成了明明之比照,不求需太多指导,孩子们也能校友会识别和一贯物体。研究人丁认为,自己监督和综合偏差在更不会儿之上学葡方装扮了利害攸关的角色。于是,制度化监督胶囊网络诞生了。不同于单个神经元,胶囊是一组打包好的人为神经元,力所能及跟踪对象各个部分之间的搭头。这个名为SCAE(Stacked Capsule Autoencoder)的网络主要由三个组成部分构成:集群胶囊自动编码器(CCAE),零部件胶囊自动编码器(PCAE)和对象胶囊自动编码器(OCAE)。集群胶囊用二维点表示零件,并且把它们之客位作为系统之无孔不入。零件胶囊(PCAE)先将走入对象整体划分成一个个零部件及其姿势;然后,通过仿射变换学习模板,采用姿势来构建新的输入。接着,目标胶囊(OCAE)会试着由姿势推断出物体,因故觉察潜在的组织。胶囊网络之困境像CNN这样的神经网络需要依靠庞大之数据库学习,并且需要很长时间才能认识到不同广度看到之靶子,其实是同一个物体。而胶囊网络的思绪是,形貌通常包含许多复杂之靶子,那些对象又由更简单的部分烧结,故而其实无需构建全局等同于仿射变换的模子。根据定义,部件之壮观和样子比共同体物体的走形更小,故此,它们应该更容易被学习。只要了解零件是如何组合在一股脑儿形成不同物体之,就可以下零件及其姿势中识别出对象本身。由于物体的姿势会随着观察者位置(坐标系)之变更而更动,就此能够无可指责识别零件姿势的监视器会产生注视点等效的零件表示。对象 – 零件的联系不依赖于特定的职,故而它们又是注视点不变的。这两个属性结合在拢共,就产生了注视点等效的目标表示。之前版本之胶囊网络通过迭代地更上一层楼对象之零件分配(也称为路由)来围剿这此问题。但问题是这样做在计算和储存方面效率很低,并且一筹莫展扩展到更大的图像。这也就造成了胶囊网络训练速度比CNN慢得多,在CIFAR-10、ImageNet等数据集上准确率也不如CNN。那么这此更好的药囊网络,有哎呦突破吗?SCAE根据胶囊网络的法则,为了落实分类,需要构建生成模型(解码器)和本该的推理网络(编码器)。生成比较粗略,坐盖任意对象都足以产生任意多个组成部分。因为解码器在计划贵方是注视点等变的,因故编码器必须至少能近似地上学注视点等变之示意。SCAE定义了一种新的表示学习法子,之一任意编码器都能越过推理局部零件和它们的式子来学学注视点等变表示,并识别出这些零件属于哪一种物体。胶囊的定义:描述抽象实体之模型的新鲜一部分。在这此新版本的制度化监督胶囊网络中,有四个要紧之局部:PCAE编码器:自下而上注意力机制之CNNOCAE编码器:Set TransformerPCAE解码器OCAE解码器推断零件及姿势对于M个零件,PCAE需要 M ×(6 + 1 )个预测参数。也就是说,对于每一下零件,都要求6个仿射变换参数,以及该零件存在的概率。用 1 × 1 的卷积将CNN的输出投影到 M ×(6 + 1 + 1)个性状图上——这里额外的特性图将作为注意力Mask,通过softmax(归一化指数函数)在上空上对她进展谱,与另一个7个性状图相乘,并在空间位置上矗立境对每局维度求和。这类似于全局平均池化,但允许模型专注于一定位置,称作基于注意力的池化。PCAE编码器将学习推断不同零件胶囊的姿态和累活,而解码器会为每份零件绘制图像模板,像是这样:对应于此时此刻零件的模版,运用该零件的架子进行仿射变换,并且变换模板的像素会把用来创建每一个图像像素的单独混合模型。由零件,及整体实现判断之是OCAE。此前的毛囊网络采用基于EM算法(Hinton提出)的推理程序来投票,一口咬定零件归属于何人对象。这样,每种零件最开始会被投给不同的靶子,但末了,点票会收敛到少数几个对象身上。SCAE尝试直接根据零件的架式和累活概率预测对象胶囊的activations。使用带有K个输出的Set Transformer编码零件的activations。零件胶囊的activations描述零件本身而非像素,人家在图像中可足处于任意位置,并且没有顺序意义。因此,集输入神经网络比起MLPs(多层感知机)来就造就了更好的取舍。Set Transformer的每篇输出都被喂给一个单独的MLP,MLP会输出对应对象胶囊的万事activations。此外,研讨人丁还用到了片段应用于对象存在概率的稀疏损失。根据消融实验的结荚,这几分是很有必需之:投喂给OCAE进行训练之,是来自对象胶囊的高斯混合预测下的零件胶囊activations最大化而后之可能,受到稀疏性约束。成绩光说不练假把式,切磋团队用未标记数据进展了训练,在民营化监督分类SVHN上收获了state-of-the-art的赫赫功绩,55%;在MNIST上则收获了守近于state-of-the-art的成绩,98.5%。SCAE用对象来预测部件,之所以在推理时省略了迭代路由。并且,SCAE是唯一一种在民营化监督目标分类中取得了具有创造力之结出,而不依赖于互信息(MI)的抓挠。也就是说,它不再需要复杂之多少扩增。不过,在目下的版本对方,图像中还不容许多次序出现相同类型之元件。并且在巨型数据集CIFAR-10上的自我标榜还是不送力。作者自己也承认,以此胶囊网络还不足以模拟复杂的求实门风图像。但正如Hinton本人所说,他只担心为基础理论挑毛病的食指不够多。只要有诞生更好的办法的可能,就理应遵循直觉继续研究。论文团队论文一作是来自牛津高校之中专生Adam Kosiorek,现在时在DeepMind实习。这篇舆论是小哥在谷歌大脑实习期间瓜熟蒂落的,合作单位包括谷歌大脑和DeepMind。传送门论文地址:https://arxiv.org/abs/1906.06818解读博客:http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html— 完 —

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