Разбиране на Scrimer архитектурите в машинното обучение и компютърното зрение

Scrimer е термин, използван в контекста на машинното обучение и компютърното зрение за обозначаване на тип архитектура на невронна мрежа, която е проектирана да изпълнява добре задачи, които изискват както класификация, така и регресия. Името „scrimer“ произлиза от думите „scrim“ (вид мрежа или мрежа) и „regressor“, което се отнася до модел, който предвижда непрекъсната променлива на резултата.

Scrimer е невронна мрежа, която е обучена да предсказва и двете етикети на класове и непрекъснати стойности, като координати в изображение. Мрежата се състои от множество клонове, всеки от които обработва входните данни по различен начин. Единият клон отговаря за прогнозирането на етикета на класа, докато другият клон е отговорен за прогнозирането на непрекъснатата стойност. Резултатите от тези два клона след това се комбинират, за да се получи крайният изход.

Архитектурите на Scrimer са показали, че са ефективни при различни задачи за компютърно зрение, като откриване на обекти и сегментиране, където се изискват както класификация, така и регресия. Те също са били използвани при обработка на естествен език и други приложения, където са необходими както категорични, така и непрекъснати резултати.