雷鋒網-AI科技評論前線報導：美國太平洋時間2月8日早上8：30，在舊金山的AAAI 2017大會進行了最佳論文的頒獎典禮。最佳論文頒發給了史丹福大學的Russell Steward以及其導師Stefano Drmon撰寫的論文《Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge》。該文章從已知的關係（如物理定律）入手，通過輸出必須滿足物理定律的約束來訓練學習。
論文摘要
在許多機器學習應用中，帶標籤的數據數量稀少，而想要獲得更多的標籤需要付出高昂的代價。我們引入了一種新的神經網絡監督學習方法，不同於採用直接給出輸入-輸出對的直接示例的傳統方案。這種方法通過特定的約束條件來指定輸出空間，而這些約束條件來源於先前的特定領域知識，例如已知的物理定律。我們展示了這種方法在現實世界和模擬計算機視覺任務的有效性。利用這種方法，我們可以在訓練樣本沒有帶任何標籤的情況下，成功訓練了一個卷積神經網絡來檢測和跟蹤對象。這一方法還可以顯著減少對標記的訓練數據的需要，並同時帶來了將先驗知識編碼為適當的損失函數的新挑戰。（論文全文參見網址：http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2017/PreliminaryPapers/12-Stewart-14967.pdf。
PPT全文
在頒獎典禮後，Russell Steward進行了關於這篇論文的講解。以下是其講解的PPT全文：
大數據是好東西，但「大標籤」會讓你痛不欲生。那怎麼辦呢？我們可以利用約束條件而非標籤。
1.建立從f：X→Y的影射。
2.學習如何跟蹤物體運動軌跡。約束條件是輸出結果（按照物理規則）必須是一個拋物線。
3.預測與標記的對比。
4.計算f（xi）值。
下面舉兩個例子：
例子1：預測未標記的圖片中人的水平位置
例子2：預測圖片是否包含馬裡奧和桃子
結論
我們可以使用已知的高等級不變性關係來訓練分類器。所以，相比起打標籤，高等級不變性關係要更直接。
隨著未來更多普遍關係的挖掘，相信未來在這一領域會有著更多的應用出現。
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