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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Zeilmann, Alexander [VerfasserIn]   i
 Petra, Stefania [VerfasserIn]   i
 Schnörr, Christoph [VerfasserIn]   i
Titel:Learning linearized assignment flows for image labeling
Verf.angabe:Alexander Zeilmann, Stefania Petra, Christoph Schnörr
E-Jahr:2021
Jahr:2 Aug 2021
Umfang:26 S.
Fussnoten:Identifizierung der Ressource nach: 4 Apr 2022 ; Gesehen am 22.09.2022
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[S.l.] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:(2021), Artikel-ID 2108.02571, Seite 1-26
Abstract:We introduce a novel algorithm for estimating optimal parameters of linearized assignment flows for image labeling. An exact formula is derived for the parameter gradient of any loss function that is constrained by the linear system of ODEs determining the linearized assignment flow. We show how to efficiently evaluate this formula using a Krylov subspace and a low-rank approximation. This enables us to perform parameter learning by Riemannian gradient descent in the parameter space, without the need to backpropagate errors or to solve an adjoint equation. Experiments demonstrate that our method performs as good as highly-tuned machine learning software using automatic differentiation. Unlike methods employing automatic differentiation, our approach yields a low-dimensional representation of internal parameters and their dynamics which helps to understand how assignment flows and more generally neural networks work and perform.
DOI:doi:10.48550/arXiv.2108.02571
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.02571
 Volltext: http://arxiv.org/abs/2108.02571
 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.02571
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:34C40, 62H35, 68U10, 68T05, 91A22
 Computer Science - Machine Learning
 Mathematics - Optimization and Control
K10plus-PPN:1817235125
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/68966195   QR-Code
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