• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Шевченко Александр Сергеевич
End-to-End Training of Deep Structured Models
2018
Over the last few years machine learning systems which incorporate expressive power of neural networks and output structure introduced by a graphical model achieved impressive results on various practical tasks, including image segmentation, pose and handwritten characters recognition. A common way to learn parameters of structured prediction system involves multi-stage training procedure which implies separate training of the system components. This approach is time-consuming as stage procedure typically requires learning the components till convergence and hyperparameter tuning. Joint training procedure, which presumes learning the components in one stage, is more convenient, but often leads to worse results due to the increased optimization complexity. In this work we tackle the issue of joint training in context of handwritten characters recognition, binary segmentation and the task of splitting sentences into semantic blocks, and propose a stack of approaches based on adversarial training, direct structured risk optimization and calibration to make the joint training feasible and beneficial. We evaluate the qualitative comparison between proposed and well-established techniques on Stanford OCR, CoNLL chunking and Weizmann Horses datasets and show that our approaches lend itself to the joint procedure and are superior to the well-defined techniques which utilize stage training.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР