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Vers une perception flexible avec la mémoire visuelle
Created by
Haebom
Auteur
Robert Geirhos, Priyank Jaini, Austin Stone, Sourabh Medapati, Xi Yi, George Toderici, Abhijit Ogale, Jonathon Shlens
Contour
Cet article propose une nouvelle approche combinant la puissance expressive des réseaux neuronaux profonds à la flexibilité des bases de données pour pallier les limites de l'apprentissage conventionnel des réseaux neuronaux, notamment la difficulté de modifier les connaissances après l'apprentissage. En décomposant la tâche de classification d'images en une mesure de similarité d'images à l'aide d'intégrations pré-entraînées et une recherche rapide des plus proches voisins à l'aide d'une base de connaissances, nous construisons une mémoire visuelle flexible et simple. Cette mémoire visuelle offre trois fonctionnalités principales : l'ajout flexible de données, depuis des échantillons individuels jusqu'à des classes entières et des milliards d'ensembles de données ; la suppression de données par désapprentissage et élagage de la mémoire ; et un mécanisme décisionnel interprétable permettant d'intervenir pour contrôler le comportement.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Un nouveau paradigme est présenté pour surmonter la difficulté de la modification des connaissances après l’apprentissage du réseau neuronal.
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Assurer l'évolutivité et la facilité de maintenance grâce à une gestion flexible des données (ajout, suppression).
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Contrôler le comportement du modèle et améliorer la fiabilité grâce à des mécanismes de prise de décision interprétables.
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Une nouvelle perspective sur la représentation des connaissances dans les modèles visuels profonds.
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Limitations:
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Les performances de la mémoire visuelle proposée n’ont pas été comparées à celles des méthodes de réseaux neuronaux monolithiques existantes.
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Manque d’analyse détaillée de la vitesse de recherche dans la base de données et de l’efficacité de la mémoire.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la généralisabilité à diverses tâches visuelles (par exemple, la détection d’objets, la segmentation).
