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Sep, 2019
基于能量模型的深度概率回归
DCTD: Deep Conditional Target Densities for Accurate Regression
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Fredrik K. Gustafsson, Martin Danelljan, Goutam Bhat, Thomas B. Schön
TL;DR
本文介绍了一种基于能量模型和深度神经网络,通过蒙特卡罗采样方法直接最小化相关负对数似然训练条件目标密度p(y|x),可用于计算机视觉回归任务的新的概率解释回归方法,并在四个计算机视觉回归任务中表现优于其他概率和自信度方法,同时也具备更广泛的应用性,可用于估计年龄和头部姿势等任务。
Abstract
While
deep learning
-based classification is generally addressed using standardized approaches, a wide variety of techniques are employed for
regression
. In
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