一种用于结构化推断的深层全连接随机场模型

全连接图模型和深层结构图模型在结构化推断中的应用引起了广泛关注。然而，全连接和深层结构图模型在很大程度上被独立探索，使得这两个概念的统合有待研究。统合这两类模型的一个根本挑战在于处理计算复杂性。在本研究中，我们探讨了以计算上可处理的方式统合全连接和深层结构模型以进行结构化推断的可行性。为此，我们引入了一种深层全连接随机场（DFRF）模型，该模型在状态层之间集成了一系列中间稀疏自编码层，以显著降低计算复杂性。图像分割问题被用来说明使用 DFRF 以计算上可处理的方式进行结构化推断的可行性。本研究结果表明，以计算上可处理的方式统合全连接和深层结构模型来解决诸如图像分割之类的结构化推断问题是可行的。