![](/images/graphics-bg.png)
Low-Rank Deep Convolutional Neural Network for Multitask Learning
المؤلفون المشاركون
Su, Fang
Shang, Hai-Yang
Wang, Jing-Yan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, we propose a novel multitask learning method based on the deep convolutional network.
The proposed deep network has four convolutional layers, three max-pooling layers, and two parallel fully connected layers.
To adjust the deep network to multitask learning problem, we propose to learn a low-rank deep network so that the relation among different tasks can be explored.
We proposed to minimize the number of independent parameter rows of one fully connected layer to explore the relations among different tasks, which is measured by the nuclear norm of the parameter of one fully connected layer, and seek a low-rank parameter matrix.
Meanwhile, we also propose to regularize another fully connected layer by sparsity penalty so that the useful features learned by the lower layers can be selected.
The learning problem is solved by an iterative algorithm based on gradient descent and back-propagation algorithms.
The proposed algorithm is evaluated over benchmark datasets of multiple face attribute prediction, multitask natural language processing, and joint economics index predictions.
The evaluation results show the advantage of the low-rank deep CNN model over multitask problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Su, Fang& Shang, Hai-Yang& Wang, Jing-Yan. 2019. Low-Rank Deep Convolutional Neural Network for Multitask Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129570
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Su, Fang…[et al.]. Low-Rank Deep Convolutional Neural Network for Multitask Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129570
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Su, Fang& Shang, Hai-Yang& Wang, Jing-Yan. Low-Rank Deep Convolutional Neural Network for Multitask Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129570
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129570
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)