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认知你不知道的事:无法回答问题数据集

认知你不知道的事:无法回答问题数据集

Jane
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发布于
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视觉任务之间是否有关系,或者它们是否无关?例如,表面法线可以简化估算图像的深度吗?直觉回答了这些问题,暗示了视觉任务中存在结构。了解这种结构具有显著的价值;它是传递学习的基本概念,并提供了一种原则性的方法来识别任务之间的冗余,例如,无缝地重用相关任务之间的监督或在一个系统中解决许多任务而不会增加复杂性。 我们提出了一种完全计算的方法来建模视觉任务的空间结构。这是通过在隐空间中的二十六个2D,2.5D,3D和语义任务的字典中查找(一阶和更高阶)传递学习依赖性来完成的。该产品是用于任务迁移学习的计算分类地图。我们研究了这种结构的后果,例如:非平凡的关系,并利用它们来减少对标签数据的需求。例如,我们表明,解决一组10个任务所需的标记数据点总数可以减少大约2/3(与独立训练相比),同时保持性能几乎相同。我们提供了一套用于计算和探测这种分类结构的工具,包括用户可以用来为其用例设计有效监督策略。
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