Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks阅读心得
本文中利用记忆增强神经网络来预测视觉问题的准确答案，即使这些答案很少出现在训练集中。记忆网络结合了内部和外部记忆块，并有选择地关注每个训练范例。证明了在答案重尾分布的VQA环境中，记忆增强神经网络能够保持对稀缺训练样本的相对长期记忆。 一、文章引入 现有的VQA系统训练深度神经网络存在的两个问题： 1）首先，使用基于梯度的方法训练的深度模型学会响应大多数训练数据，而不是特定的稀缺样本。然而，在自然
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