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Jan, 2019
一类卷积神经网络
One-Class Convolutional Neural Network
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Poojan Oza, Vishal M. Patel
TL;DR
通过使用中心为零的高斯噪声作为伪负类,并使用交叉熵损失函数来训练网络,学习一个良好的表示以及给定类的决策边界,我们提出了一种基于卷积神经网络的新型一类分类方法。该方法的一个关键特点是任何预训练的卷积神经网络都可以用作一个类分类的基本网络,经过大量实验比较,该方法在一类应用问题(如用户身份验证、异常检测和新颖性检测)方面取得了显著的改进。
Abstract
We present a novel
convolutional neural network
(CNN) based approach for
one class classification
. The idea is to use a zero centered Gaussian noise in the latent space as the pseudo-negative class and train the
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