Понимание архитектуры Scrimer в машинном обучении и компьютерном зрении

Скример — это термин, используемый в контексте машинного обучения и компьютерного зрения для обозначения типа архитектуры нейронной сети, которая предназначена для эффективного выполнения задач, требующих как результатов классификации, так и регрессии. Название «скример» происходит от слов «скример» (тип сетки или сетки) и «регрессор», что относится к модели, которая предсказывает непрерывную переменную результата. метки классов и непрерывные значения, такие как координаты на изображении. Сеть состоит из множества ветвей, каждая из которых по-своему обрабатывает входные данные. Одна ветвь отвечает за прогнозирование метки класса, а другая — за прогнозирование непрерывного значения. Результаты этих двух ветвей затем объединяются для получения окончательного результата. Архитектура Scrimer показала свою эффективность в различных задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация, где требуются результаты как классификации, так и регрессии. Они также использовались в обработке естественного языка и других приложениях, где необходимы как категориальные, так и непрерывные выходные данные.