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ThenameoftheDepartment
BeijingForestStudio
部门名称
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
多视角深度学习
硕士研究生董勃
2021年07月18日
背景简介
•预期收获
–1.理解多视角的基本概念
–2.了解多视角的应用条件
–3.熟悉多视角的常见应用
–4.了解多视角的优劣之处
–5.利用多视角的思维解决专业问题
2
背景介绍
•背景
–大多数科学数据分析问题中，需要从不同领域或从
各种特征中获得异构数据
–不同类型数据可以自然地划分为组，每个变量组被称为
特定的视角
•基本概念
–中文含义：从各种不同的角度进行观察同一事物
–深度学习含义：引入一个函数去模型化一个特定的视角，
并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数
•多视角来源
–多源：人物识别可以用脸、指纹等作为不同源的输入
–多特征子集：图像表示可以用颜色、文字作为不同的特征表述
3
基本概念
•算法分类
–协同训练：在未标记数据的两个不同视角下,轮流的
训练,使相互一致性最大化
–多核学习：利用对应不同视角的多个内核，并线性或
非线性地组合内核以提高学习性能
–子空间学习：假设当前视角来源于某个潜在空间，来
获取多个视角共享的潜在子空间
•算法原则
–共识准则
尽量保证先验知识一致
–互补准则
每个视角都拥有其他视角没有的信息
4
基本概念
•协同训练
–在未标记数据的两个不同视角下,轮流训练,使相互一致性最大化
1.已标注数据集L1，训练得到分类器F1；
2.已标注数据集L2，训练得到分类器F2；
3.F1对未标记数据U进行分类，取前K个置信度最高的数据及标签加入L2；
4.F2对未标记数据U进行分类，取前K个置信度最高的数据及标签加入L1；
5.重复步骤1-4，直到U为空集。
5
基本应用
基本思路
基本思路CNN多卷积核
•卷积核作用：局部感知野，信息混合
•多卷积核
–卷积核的权重随机初始化
–不同卷积核学到不同的特征
7
基本思路multi-headself-attention
•多头自注意力机制
–做法：多个独立self-attention计算，
然后进行集成
–作用：有助于网络从不同的特征子空间
捕获更丰富的特征
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