論文の概要: Efficient Facial Feature Learning with Wide Ensemble-based Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06338v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 14:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 09:50:32.512771
• Title: Efficient Facial Feature Learning with Wide Ensemble-based Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 広帯域畳み込みニューラルネットワークを用いた効率的な顔特徴学習
• Authors: Henrique Siqueira, Sven Magg and Stefan Wermter
• Abstract要約: 畳み込みネットワークに基づく共有表現を用いたアンサンブル実験について述べる。 本研究では,ESRの分岐レベルを変化させることで,冗長性と計算負荷を劇的に低減できることを示す。 大規模なデータセットの実験では、ESRは残余の一般化誤差を減らすことが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.09586211332088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensemble methods, traditionally built with independently trained de-correlated models, have proven to be efficient methods for reducing the remaining residual generalization error, which results in robust and accurate methods for real-world applications. In the context of deep learning, however, training an ensemble of deep networks is costly and generates high redundancy which is inefficient. In this paper, we present experiments on Ensembles with Shared Representations (ESRs) based on convolutional networks to demonstrate, quantitatively and qualitatively, their data processing efficiency and scalability to large-scale datasets of facial expressions. We show that redundancy and computational load can be dramatically reduced by varying the branching level of the ESR without loss of diversity and generalization power, which are both important for ensemble performance. Experiments on large-scale datasets suggest that ESRs reduce the remaining residual generalization error on the AffectNet and FER+ datasets, reach human-level performance, and outperform state-of-the-art methods on facial expression recognition in the wild using emotion and affect concepts.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に独立に訓練されたde-correlatedモデルで構築されたアンサンブル法は、残余の一般化誤差を減らす効率的な方法であることが証明されており、実世界のアプリケーションに対して堅牢で正確な方法をもたらす。 しかし、ディープラーニングの文脈では、深層ネットワークのアンサンブルの訓練はコストがかかり、非効率な高い冗長性を生成する。 本稿では,畳み込みネットワークに基づく共有表現(esr)を用いたアンサンブルの実験を行い,そのデータ処理効率と顔表情の大規模データセットへの拡張性を示す。 本研究では,ESRの分岐レベルを多様性や一般化力を損なうことなく変化させることで,冗長性と計算負荷を劇的に低減できることを示す。 大規模なデータセットの実験では、ESRはAffectNetとFER+データセットの残余の一般化誤差を低減し、人間レベルのパフォーマンスに達し、感情と影響概念を用いて野生の表情認識における最先端の手法より優れていることが示唆されている。

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