A brief introduction to weakly supervised learning（简要介绍弱监督学习）
by南大周志华摘要监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型，其中每个训练样本都有其对应的真值输出。尽管现有的技术已经取得了巨大的成功，但值得注意的是，由于数据标注过程的高成本，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。因此，能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展，主要关注三...
论文笔记（6）：Weakly-and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation
这篇文章的主要贡献点在于：1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型；2.可以利用boundingbox来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的groundtruth；3.当我们用少量的pixel-levelannotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监...
论文笔记（5）：Fully Convolutional Multi-Class Multiple Instance Learning
这篇论文主要介绍了如何使用图片级标注对像素级分割任务进行训练。想法很简单却达到了比较好的效果。文中所提到的loss比较有启发性。大体思路：首先同FCN一样，这个网络只有8层（5层VGG，3层全卷积）。不同的是由于图片只有image-level的标注，所以输出图像的清晰度无法保证，所以没有反卷积。图片的分辨率很低很低，但...
（1）Deep Learning之感知器
在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里，有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示：上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有连接。最左边的层叫做输入层，这层负责接收输入数据；最右边的层叫输出层，我...