雷鋒網(wǎng)-AI科技評論前線報道：美國太平洋時間2月8日早上8：30，在舊金山的AAAI 2017大會進行了最佳論文的頒獎典禮。最佳論文頒發(fā)給了斯坦福大學的Russell Steward以及其導師Stefano Drmon撰寫的論文《Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge》。該文章從已知的關系（如物理定律）入手，通過輸出必須滿足物理定律的約束來訓練學習。

論文摘要

在許多機器學習應用中，帶標簽的數(shù)據(jù)數(shù)量稀少，而想要獲得更多的標簽需要付出高昂的代價。我們引入了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督學習方法，不同于采用直接給出輸入-輸出對的直接示例的傳統(tǒng)方案。這種方法通過特定的約束條件來指定輸出空間，而這些約束條件來源于先前的特定領域知識，例如已知的物理定律。我們展示了這種方法在現(xiàn)實世界和模擬計算機視覺任務的有效性。利用這種方法，我們可以在訓練樣本沒有帶任何標簽的情況下，成功訓練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來檢測和跟蹤對象。這一方法還可以顯著減少對標記的訓練數(shù)據(jù)的需要，并同時帶來了將先驗知識編碼為適當?shù)膿p失函數(shù)的新挑戰(zhàn)。（論文全文參見網(wǎng)址：http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2017/PreliminaryPapers/12-Stewart-14967.pdf。

PPT全文

在頒獎典禮后，Russell Steward進行了關于這篇論文的講解。以下是其講解的PPT全文：

大數(shù)據(jù)是好東西，但“大標簽”會讓你痛不欲生。那怎么辦呢？我們可以利用約束條件而非標簽。

1.建立從f：X→Y的影射。

2.學習如何跟蹤物體運動軌跡。約束條件是輸出結(jié)果（按照物理規(guī)則）必須是一個拋物線。

3.預測與標記的對比。

4.計算f（xi）值。

下面舉兩個例子：

• 例子1：預測未標記的圖片中人的水平位置

  
  

• 例子2：預測圖片是否包含馬里奧和桃子

  
  

結(jié)論

我們可以使用已知的高等級不變性關系來訓練分類器。所以，相比起打標簽，高等級不變性關系要更直接。

隨著未來更多普遍關系的挖掘，相信未來在這一領域會有著更多的應用出現(xiàn)。

文章由雷鋒網(wǎng)-AI科技評論前線報道，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系雷鋒網(wǎng)-AI科技評論。

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