雷鋒網(wǎng)-AI科技評(píng)論前線報(bào)道：美國(guó)太平洋時(shí)間2月8日早上8：30，在舊金山的AAAI 2017大會(huì)進(jìn)行了最佳論文的頒獎(jiǎng)典禮。最佳論文頒發(fā)給了斯坦福大學(xué)的Russell Steward以及其導(dǎo)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(guān)系（如物理定律）入手，通過(guò)輸出必須滿足物理定律的約束來(lái)訓(xùn)練學(xué)習(xí)。

論文摘要

在許多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)數(shù)量稀少，而想要獲得更多的標(biāo)簽需要付出高昂的代價(jià)。我們引入了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不同于采用直接給出輸入-輸出對(duì)的直接示例的傳統(tǒng)方案。這種方法通過(guò)特定的約束條件來(lái)指定輸出空間，而這些約束條件來(lái)源于先前的特定領(lǐng)域知識(shí)，例如已知的物理定律。我們展示了這種方法在現(xiàn)實(shí)世界和模擬計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的有效性。利用這種方法，我們可以在訓(xùn)練樣本沒(méi)有帶任何標(biāo)簽的情況下，成功訓(xùn)練了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)和跟蹤對(duì)象。這一方法還可以顯著減少對(duì)標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需要，并同時(shí)帶來(lái)了將先驗(yàn)知識(shí)編碼為適當(dāng)?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(jiǎng)典禮后，Russell Steward進(jìn)行了關(guān)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(biāo)簽”會(huì)讓你痛不欲生。那怎么辦呢？我們可以利用約束條件而非標(biāo)簽。

1.建立從f：X→Y的影射。

2.學(xué)習(xí)如何跟蹤物體運(yùn)動(dòng)軌跡。約束條件是輸出結(jié)果（按照物理規(guī)則）必須是一個(gè)拋物線。

3.預(yù)測(cè)與標(biāo)記的對(duì)比。

4.計(jì)算f（xi）值。

下面舉兩個(gè)例子：

• 例子1：預(yù)測(cè)未標(biāo)記的圖片中人的水平位置

  
  

• 例子2：預(yù)測(cè)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(jí)不變性關(guān)系來(lái)訓(xùn)練分類器。所以，相比起打標(biāo)簽，高等級(jí)不變性關(guān)系要更直接。

隨著未來(lái)更多普遍關(guān)系的挖掘，相信未來(lái)在這一領(lǐng)域會(huì)有著更多的應(yīng)用出現(xiàn)。

文章由雷鋒網(wǎng)-AI科技評(píng)論前線報(bào)道，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系雷鋒網(wǎng)-AI科技評(píng)論。

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