通过CNN Tree学习大规模分类的细粒度特征

Nov, 2015

通过CNN Tree学习大规模分类的细粒度特征

Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification

Zhenhua Wang, Xingxing Wang, Gang Wang

TL;DR本文提出了一种新颖的方法来增强卷积神经网络（CNN）的可辨别性，通过建立一个树状结构来逐步学习精细的特征，以区分一部分类别。我们开发了一种新算法，有效地从大量类别中学习树结构。实验表明，我们的方法可以提高给定基本CNN模型的性能，且具有一般性，因此可以潜在地与许多其他深度学习模型结合使用。

Abstract

We propose a novel approach to enhance the discriminability of convolutional neural networks (CNN). The key idea is to build a tree structure