Mercurial > ift6266
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| author | Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com> |
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1867 -195 1858 -210 1845 -232 ct 1865 -232 l -1885 -206 1899 -180 1909 -154 ct 1917 -131 1921 -107 1921 -83 ct 1921 -55 1916 -28 1905 -1 ct +1602 8 m 1727 -232 l 1749 -232 l 1625 8 l 1602 8 l p +1701 -54 m 1701 -70 1705 -84 1713 -95 ct 1721 -107 1733 -112 1749 -112 ct 1763 -112 1775 -107 1784 -97 ct +1794 -87 1798 -72 1798 -52 ct 1798 -33 1793 -18 1784 -8 ct 1775 3 1763 8 1749 8 ct +1735 8 1724 3 1714 -7 ct 1705 -18 1701 -33 1701 -54 ct p +1749 -93 m 1742 -93 1737 -90 1732 -84 ct 1727 -78 1725 -67 1725 -51 ct 1725 -37 1727 -26 1732 -20 ct +1737 -14 1742 -11 1749 -11 ct 1756 -11 1762 -14 1767 -20 ct 1772 -26 1774 -37 1774 -53 ct +1774 -68 1771 -78 1767 -84 ct 1762 -90 1756 -93 1749 -93 ct p ef +1865 67 m 1845 67 l 1876 17 1892 -33 1892 -83 ct 1892 -102 1889 -121 1885 -141 ct +1881 -156 1877 -171 1870 -185 ct 1866 -195 1858 -210 1845 -232 ct 1865 -232 l +1885 -206 1899 -180 1908 -154 ct 1916 -131 1920 -107 1920 -83 ct 1920 -55 1915 -28 1904 -1 ct 1894 25 1881 47 1865 67 ct p ef pom gr @@ -2329,10 +2357,10 @@ gr gr gs -0 0 m 22702 0 l 22702 9624 l 0 9624 l 0 0 l eoclip newpath +0 0 m 26136 0 l 26136 13014 l 0 13014 l 0 0 l eoclip newpath gr gr -0 9625 t +0 13015 t pom count op_count sub {pop} repeat countdictstack dict_count sub {end} repeat b4_inc_state restore %%PageTrailer
--- a/writeup/nips2010_submission.tex Tue Jun 01 18:18:01 2010 -0700 +++ b/writeup/nips2010_submission.tex Tue Jun 01 18:19:40 2010 -0700 @@ -651,7 +651,7 @@ \vspace*{-1mm} -\section{Conclusions} +\section{Conclusions and Discussion} \vspace*{-1mm} We have found that the self-taught learning framework is more beneficial @@ -665,27 +665,23 @@ MNIST digits generalize to the setting of a much larger and richer (but similar) dataset, the NIST special database 19, with 62 classes and around 800k examples? Yes, the SDA {\bf systematically outperformed the MLP and all the previously -published results on this dataset (the one that we are aware of), in fact reaching human-level -performance} at round 17\% error on the 62-class task and 1.4\% on the digits. +published results on this dataset} (the ones that we are aware of), {\bf in fact reaching human-level +performance} at around 17\% error on the 62-class task and 1.4\% on the digits. $\bullet$ %\item -To what extent does the perturbation of input images (e.g. adding -noise, affine transformations, background images) make the resulting -classifier better not only on similarly perturbed images but also on -the {\em original clean examples}? Do deep architectures benefit more from such {\em out-of-distribution} -examples, i.e. do they benefit more from the self-taught learning~\citep{RainaR2007} framework? -MLPs were helped by perturbed training examples when tested on perturbed input +To what extent do self-taught learning scenarios help deep learners, +and do they help them more than shallow supervised ones? +We found that distorted training examples not only made the resulting +classifier better on similarly perturbed images but also on +the {\em original clean examples}, and more importantly and more novel, +that deep architectures benefit more from such {\em out-of-distribution} +examples. MLPs were helped by perturbed training examples when tested on perturbed input images (65\% relative improvement on NISTP) but only marginally helped (5\% relative improvement on all classes) or even hurt (10\% relative loss on digits) with respect to clean examples . On the other hand, the deep SDAs were very significantly boosted by these out-of-distribution examples. - -$\bullet$ %\item -Similarly, does the feature learning step in deep learning algorithms benefit more -training with similar but different classes (i.e. a multi-task learning scenario) than -a corresponding shallow and purely supervised architecture? -Whereas the improvement due to the multi-task setting was marginal or +Similarly, whereas the improvement due to the multi-task setting was marginal or negative for the MLP (from +5.6\% to -3.6\% relative change), it was very significant for the SDA (from +13\% to +27\% relative change). %\end{itemize} @@ -695,8 +691,8 @@ experiments showed its positive effects in a \emph{limited labeled data} scenario. However, many of the results by \citet{RainaR2007} (who used a shallow, sparse coding approach) suggest that the relative gain of self-taught -learning diminishes as the number of labeled examples increases (essentially, -a ``diminishing returns'' scenario occurs). We note that, for deep +learning diminishes as the number of labeled examples increases, (essentially, +a ``diminishing returns'' scenario occurs). We note instead that, for deep architectures, our experiments show that such a positive effect is accomplished even in a scenario with a \emph{very large number of labeled examples}. @@ -712,6 +708,21 @@ Therefore, we hypothesize that both depth and unsupervised pre-training play a part in explaining the advantages observed here, and future experiments could attempt at teasing apart these factors. +And why would deep learners benefit from the self-taught learning +scenarios even when the number of labeled examples is very large? +We hypothesize that this is related to the hypotheses studied +in~\citet{Erhan+al-2010}. Whereas in~\citet{Erhan+al-2010} +it was found that online learning on a huge dataset did not make the +advantage of the deep learning bias vanish, a similar phenomenon +may be happening here. We hypothesize that unsupervised pre-training +of a deep hierarchy with self-taught learning initializes the +model in the basin of attraction of supervised gradient descent +that corresponds to better generalization. Furthermore, such good +basins of attraction are not discovered by pure supervised learning +(with or without self-taught settings), and more labeled examples +does not allow to go from the poorer basins of attraction discovered +by the purely supervised shallow models to the kind of better basins associated +with deep learning and self-taught learning. A Flash demo of the recognizer (where both the MLP and the SDA can be compared) can be executed on-line at {\tt http://deep.host22.com}.