Mercurial > ift6266
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author | Yoshua Bengio <bengioy@iro.umontreal.ca> |
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--- a/writeup/nips2010_submission.tex Wed Jun 02 13:09:27 2010 -0400 +++ b/writeup/nips2010_submission.tex Wed Jun 02 13:30:35 2010 -0400 @@ -536,7 +536,7 @@ \centerline{\resizebox{.99\textwidth}{!}{\includegraphics{images/error_rates_charts.pdf}}} \caption{SDAx are the {\bf deep} models. Error bars indicate a 95\% confidence interval. 0 indicates that the model was trained on NIST, 1 on NISTP, and 2 on P07. Left: overall results -of all models, on 3 different test sets (NIST, NISTP, P07). +of all models, on NIST and NISTP test sets. Right: error rates on NIST test digits only, along with the previous results from literature~\citep{Granger+al-2007,Cortes+al-2000,Oliveira+al-2002-short,Milgram+al-2005} respectively based on ART, nearest neighbors, MLPs, and SVMs.} @@ -594,7 +594,7 @@ NIST test set error brought by the use of out-of-distribution examples (i.e. the perturbed examples examples from NISTP or P07). Relative percent change is measured by taking -100 \% \times (original model's error / perturbed-data model's error - 1). +$100 \% \times$ (original model's error / perturbed-data model's error - 1). The right side of Figure~\ref{fig:improvements-charts} shows the relative improvement brought by the use of a multi-task setting, in which the same model is @@ -605,7 +605,7 @@ for the SDA. Note that to simplify these multi-task experiments, only the original NIST dataset is used. For example, the MLP-digits bar shows the relative percent improvement in MLP error rate on the NIST digits test set -is 100\% $\times$ (1 - single-task +is $100\% \times$ (1 - single-task model's error / multi-task model's error). The single-task model is trained with only 10 outputs (one per digit), seeing only digit examples, whereas the multi-task model is trained with 62 outputs, with all 62