Point-to-set distance functions for output-constrained neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Training a neural network for semantic segmentation with many images and pixel-level segmentations is a well-established computer-vision technique.When pixel-level segmentations are unavailable, weak supervision or prior information like bounding boxes and the size/shape of objects still enables training a network.Directly including prior knowledge on the segmentations means constraining the network output.This complicates the possible optimization strategies because the regularization then acts on the non-linear neural-network function output and not on the optimization variables.We present a new algorithm to include prior information via constraints on the network output, implemented via projection-based point-to-set distance functions, that are differentiable and always have the same functional form for the derivative.Thus, there is no need to adapt penalty functions or algorithms to various constraints.The distance function's differentiability also avoids issues related to constraining properties typically associated with non-differentiable penalties.We show that by explicitly taking a general neural network structure into account, the Lagrangian for the problem 'naturally' decouples the constraints and neural network, which allows for a gradient computation via backpropagation/adjoint-state as is common in deep learning.We present a suite of constraint sets suitable for segmentation problems.The numerical experiments show that learning from constraint sets applies to the broader imaging sciences, including visual and non-visual imagery, even when training a network for a single example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».