Paper 研習社本周論文推薦精選 | 第一期

本文作者： AI研習社

2019-09-16 11:18

導語：「本周論文精選」是 Paper 研習社推出的全新欄目，展現(xiàn)社友們在研習論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優(yōu)秀論文，幫助大家一起學習、討論每個領(lǐng)域最新、最精彩的學術(shù)

「本周論文精選」是 Paper 研習社推出的全新欄目，展現(xiàn)社友們在研習論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優(yōu)秀論文，幫助大家一起學習、討論每個領(lǐng)域最新、最精彩的學術(shù)論文。

①

#卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#

【中科院】重新審視卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通道數(shù)

推薦理由：此前已有EfficientNet[1]等工作使用神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)方法對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的整體規(guī)模（深度，寬度，分辨率）進行探究。這次，作者專門針對CNN中卷積層的通道數(shù)開刀，用基于進化算法的NAS算法探究控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量不變的情況下如何更好地分配網(wǎng)絡(luò)各層的通道數(shù)。作者的實驗結(jié)果表明，使用本文的NAS算法搜索改進后的分類網(wǎng)絡(luò)在CIFAR-10和CIFAR-100數(shù)據(jù)集上可分別達到約0.5%和2.33%的準確率提升。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1909.01861

代碼鏈接：https://github.com/Search-Width/Search-the-Number-of-Channels

推薦人：林肯二百一十三（西安交通大學軟件工程）

②

#計算機視覺#

從照片到現(xiàn)實，使用單張照片生成逼真人臉

本文是上?？萍即髮W的一個工作，可以通過單張照片就生成一個較為逼真的三維人臉圖像，這和最近火熱的「ZAO」有相似之處，這也是一個比較好玩的一個項目，有興趣的可以看下他們的方法，并且下載他們開放的源碼試一試。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1904.08479

代碼鏈接：https://github.com/apchenstu/Facial_Details_Synthesis

推薦人：秋夕（南華大學物聯(lián)網(wǎng)工程，推薦于ICCV頂會交流小組，ICCV 2019頂會贊助計劃參與者）

③

#目標檢測#

精確目標檢測的不確定邊界框回歸

推薦理由：大規(guī)模的目標檢測數(shù)據(jù)集(例如MS-COCO)在進行Ground Truth框標注時仍然存在歧義。這篇論文提出了新的邊界框回歸損失針對目標框的移動以及位置方差進行學習，這種方法在幾乎不增加計算量的基礎(chǔ)上提高不同結(jié)構(gòu)定位的準確性。另一個關(guān)鍵點事，由于學習了bounding box的分布，可以將其應(yīng)用在NMS階段合并相鄰目標框，進一步提升定位的準確性。代碼可在github.com/yihui-he/KL-Loss找到。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1809.08545

代碼鏈接：https://github.com/yihui-he/KL-Loss

推薦人：BBuf（西南科技大學電子信息工程）

④

#小樣本學習#

自定義和組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行小樣本學習

這篇論文是天津大學和新加坡國立合作的一篇用meta-learning 做 few-shot learning 的文章, 算是meta-learning的文章中寫的比較接地氣的,比較好看懂的文章, 看了這篇文章基本就可以知道 few-shot learning 以及meta-learning 是做什么的. 主要還是學習一種更好更快的adaption, transfer的算法。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1904.08479

推薦人：志浩（中國石油大學(華東) 機械工程，推薦于ICCV頂會交流小組，ICCV 2019頂會贊助計劃參與者）

⑤

#深度學習##網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化# #網(wǎng)絡(luò)訓練#

從動態(tài)系統(tǒng)和最優(yōu)控制角度統(tǒng)一深度學習基礎(chǔ)理論

統(tǒng)一深度學習基礎(chǔ)理論的一個新嘗試（笑）。這篇論文的作者們把深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看作一個時間離散的非線性動態(tài)系統(tǒng)，運用動態(tài)系統(tǒng)和最優(yōu)控制學科的視角，通過均值場理論分析信息是如何在不同的層之間傳播的。此外，他們還嘗試用隨機輸入動態(tài)響應(yīng)來解釋網(wǎng)絡(luò)的收斂和泛化屬性。

作者們聲稱他們的框架和監(jiān)督學習高度相符，也可以輕松地拓展到貝葉斯學習、對抗性訓練、某些形式的元學習等等。他們相信動態(tài)系統(tǒng)和最優(yōu)控制學科的理論和思路對深度學習理論的發(fā)展能夠起到很大幫助。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1908.10920

推薦人：楊曉凡（論文研習社首席論文推薦官）

???

除了上述的的五篇精選論文推薦，我們還為你精心準備了可以一鍵下載的論文集：

ICCV 1998-2017 年最佳論文合集NeurIPS 2019 GNN 論文合集

下載地址：https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1002

NeurIPS 2019 GNN 論文合集

下載地址：https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1006?from=leiphonecolumn

深度學習中記憶結(jié)構(gòu)的設(shè)計和使用論文集

下載地址：https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1005?from=leiphonecolumn

AAAI （1996-2019）歷年最佳論文合集