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Multi-task learning utilizando equilibrio de gradiente y recorte con una aplicación en estimación conjunta de disparidad y segmentación semántica

Autores: Guo, Yiyou; Wei, Chao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Multi-task learning utilizando equilibrio de gradiente y recorte con una aplicación en estimación conjunta de disparidad y segmentación semántica


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Aprendizaje multitarea
Optimización de gradientes
Red neuronal profunda
Descenso de gradientes estocástico multitarea
Representación compartida
Segmentación semántica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, proponemos una novedosa estrategia de aprendizaje multitarea (MTL) desde la perspectiva de la optimización del gradiente que permite aprender automáticamente el gradiente óptimo de diferentes tareas.

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