計算機視覺論文閱讀三：Learning Discriminative Features via Label Consistent Neural Network

摘要 作者認爲，監督只作用於輸出層，並沒有作用於隱含層 給隱含層每個神經元一個特定的標籤，只被相同標籤的輸入信號激活 計算每個神經元的錯誤差值，和類別錯誤差值結合這就是本論文的目標函數 減輕梯度消失和更快收斂 使得最新的隱含層輸出的feature更具有分辨力 可用於視頻，也可以推廣到圖像，很容易融合進其他網絡 算法

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