研究文章
大规模而且对象检索本体和深当地多任务学习
|
| 方法 |
属性基于深度学习模型与支持向量机分类器(图功能1) |
属性基于自适应学习模型属性域与独立的神经网络(图2) |
属性学习模型基于端到端深神经网络作为一个共享的块自适应损失函数(图3) |
我们提出了深当地多任务学习 |
|
| 群的相关性 |
不集中 |
集中 |
集中 |
集中 |
| 组间的相关性 |
不集中 |
集中 |
集中 |
不集中 |
| 解决不平衡数据 |
不集中 |
不集中 |
集中 |
集中 |
| 转移学习 |
前馈只 |
在每个单独的网络应用 |
不是重点,而是可以应用 |
集中 |
| 大规模数据适应 |
不集中 |
有限的 |
集中 |
集中 |
| 本体 |
不集中 |
不是重点,而是可以应用 |
不是重点,而是可以应用 |
集中 |
|
|
