深度卷积高斯过程
机器学习
2018-10-09 v1 机器学习
摘要
我们提出了深度卷积高斯过程，一种具有卷积结构的深度高斯过程架构。该模型是一个原则性的贝叶斯框架，用于检测用于图像分类的局部特征的分层组合。我们展示了在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上，与当前高斯过程方法相比大幅改进的图像分类性能。特别地，我们将 CIFAR-10 的准确率提高了超过 10 个百分点。
引用
@article{arxiv.1810.03052,
title = {Deep convolutional Gaussian processes},
author = {Kenneth Blomqvist and Samuel Kaski and Markus Heinonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.03052},
year = {2018}
}