Neural Decision Forests for Semantic Image Labelling(泛读)

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分类专栏： Deep_Learning Something_Interesting Machine_Learning 文献阅读 DL文献阅读与感悟 文章标签： CVPR DeepLeaning 文献阅读
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这篇博客主要介绍了在CVPR会议上发表的一篇关于深度学习的文献，探讨了神经决策森林如何用于提升语义图像标注的准确性，详细概述了文献的主要贡献点。

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一.文献名字和作者

    Neural Decision Forests for Semantic Image Labelling， CVPR2014
   

二.阅读时间

    2014年10月9日



三.文献的贡献点

    文章主要是将多层感知机作为决策树的分支结点，并提出了用于防止多层感知器Overfitting的方法：随机选择输入，基于数据复杂度的网络拓扑结构和L1范式的权重规范化。
    通过使用多层感知机作为分支结点，可以有效的自动学习数据的非线性特征，有利于提升分类的正确率。为了将感知机融合进决策树中，作者也提出了描述分支结点的概率模型，和一个用于训练整个模型的优化函数，数学推导非常多。但是，这篇文章并没有给出一个图来描述整个模型的框架。
    在需要使用到这部分内容的时候，需要深入研究下里面的推导过程。





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