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CVPR 2020 · 深度知识迁移 · 深度归因图 ·
2020 年 3 月 19 日
【CVPR2020-Oral-浙江大学】深度知识迁移的深度归因图，DEPARA: Deep Attribution Graph
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通过对异构任务的预训练深度神经网络(PR-DNNs)中编码的知识之间的内在联系，揭示了它们之间的互换性，从而使知识从一个任务转移到另一个任务，从而减少后者的训练工作量。本文提出了深度归因图(depa)来研究从PR-DNNs中学习到的知识的可转移性。在DEPARA中，节点对应于输入，并由与PR-DNN输出相关的向量化属性映射表示。边缘表示输入之间的相关性，并通过从PR-DNN中提取的特征的相似性来度量。两种PR-DNNs的知识转移能力是通过其对应基因间的相似性来衡量的。我们将DEPARA应用于转移学习中两个重要但尚未研究的问题:预先训练的模型选择和层选择。大量的实验证明了所提出的方法在解决这两个问题上的有效性和优越性。复制本文结果的代码、数据和模型可以在

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https://www.zhuanzhi.ai/paper/50db40792c9325b3209e90d0987dc835
DEPARA: Deep Attribution Graph for Deep Knowledge Transferability
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