論文の概要: An Ensemble with Shared Representations Based on Convolutional Networks for Continually Learning Facial Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03934v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 20:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 04:13:53.093901
• Title: An Ensemble with Shared Representations Based on Convolutional Networks for Continually Learning Facial Expressions
• Title（参考訳）: 畳み込みネットワークに基づく表情の連続学習のための共有表現を用いたアンサンブル
• Authors: Henrique Siqueira, Pablo Barros, Sven Magg and Stefan Wermter
• Abstract要約: アンサンブル予測による半教師付き学習は、人間とロボットの相互作用中に不規則な表情の高い露出を利用するための効率的な戦略です。 伝統的なアンサンブルベースのシステムは、高い冗長性につながる複数の独立した分類器で構成されています。 提案手法は, 異なるデータ分布から抽出したアンサンブルサンプルを用いて, 表情を連続的に学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.72032908764253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social robots able to continually learn facial expressions could progressively improve their emotion recognition capability towards people interacting with them. Semi-supervised learning through ensemble predictions is an efficient strategy to leverage the high exposure of unlabelled facial expressions during human-robot interactions. Traditional ensemble-based systems, however, are composed of several independent classifiers leading to a high degree of redundancy, and unnecessary allocation of computational resources. In this paper, we proposed an ensemble based on convolutional networks where the early layers are strong low-level feature extractors, and their representations shared with an ensemble of convolutional branches. This results in a significant drop in redundancy of low-level features processing. Training in a semi-supervised setting, we show that our approach is able to continually learn facial expressions through ensemble predictions using unlabelled samples from different data distributions.
• Abstract（参考訳）: 表情を継続的に学習できるソーシャルロボットは、対話する人々に対する感情認識能力を徐々に改善することができる。 アンサンブル予測による半教師付き学習は、人間とロボットの相互作用中に不規則な表情の高い露出を利用するための効率的な戦略です。 しかし、従来のアンサンブルベースのシステムは、高い冗長性、不必要な計算資源の割り当てにつながる複数の独立した分類器で構成されている。 本稿では,初期層が強い低レベル特徴抽出器である畳み込みネットワークに基づくアンサンブルを提案し,それらの表現を畳み込み枝の組合わせで共有する。 その結果、低レベルの特徴処理の冗長性が著しく低下する。 半教師付き環境下でのトレーニングでは,異なるデータ分布の未学習サンプルを用いて,アンサンブル予測によって表情を継続的に学習できることを示す。

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