Abstrakti
We propose deep convolutional Gaussian processes, a deep Gaussian process architecture with convolutional structure. The model is a principled Bayesian framework for detecting hierarchical combinations of local features for image classification. We demonstrate greatly improved image classification performance compared to current convolutional Gaussian process approaches on the MNIST and CIFAR-10 datasets. In particular, we improve state-of-the-art CIFAR-10 accuracy by over 10% points.
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Otsikko | Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2019, Proceedings |
Toimittajat | Ulf Brefeld, Elisa Fromont, Andreas Hotho, Arno Knobbe, Marloes Maathuis, Céline Robardet |
Sivut | 582-597 |
Sivumäärä | 16 |
DOI - pysyväislinkit | |
Tila | Julkaistu - 1 tammikuuta 2020 |
OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa |
Tapahtuma | European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - Wurzburg, Saksa Kesto: 16 syyskuuta 2019 → 20 syyskuuta 2019 Konferenssinumero: 16 |
Julkaisusarja
Nimi | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) |
---|---|
Vuosikerta | 11907 LNAI |
ISSN (painettu) | 0302-9743 |
ISSN (elektroninen) | 1611-3349 |
Conference
Conference | European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases |
---|---|
Lyhennettä | ECML PKDD |
Maa/Alue | Saksa |
Kaupunki | Wurzburg |
Ajanjakso | 16/09/2019 → 20/09/2019 |