Jul, 2023
简化的具体丢弃 -- 改进了对细粒度分类的属性掩码生成
Simplified Concrete Dropout -- Improving the Generation of Attribution Masks for Fine-grained Classification
Dimitri Korsch, Maha Shadaydeh, Joachim Denzler
TL;DR通过简化采样和减少对大型小批量大小的依赖,本研究提出了一种解决方案来绕过计算不稳定性,产生更细致、更连贯的归因掩码,并利用所得到的归因掩码改善已训练模型的分类性能,无需进行额外的微调。