【摘 要】
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目前,视觉复杂问答系统已经能够在CLEVR数据集上对视觉问答系统所不能回答的复杂问题进行解答。但是,目前的视觉复杂问答系统存在一些缺陷,其中主要包括,由强监督学习引起的模型过拟合、标注成本过高以及泛化能力差的问题;由模型结构缺陷引起的系统难以处理长问题的问题;由贪婪算法引起的系统陷入局部最优解的问题。针对视觉复杂问答系统存在的上述问题,本文首先分析讨论了上述问题出现的原因。随后,针对这些问题提出了
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目前,视觉复杂问答系统已经能够在CLEVR数据集上对视觉问答系统所不能回答的复杂问题进行解答。但是,目前的视觉复杂问答系统存在一些缺陷,其中主要包括,由强监督学习引起的模型过拟合、标注成本过高以及泛化能力差的问题;由模型结构缺陷引起的系统难以处理长问题的问题;由贪婪算法引起的系统陷入局部最优解的问题。针对视觉复杂问答系统存在的上述问题,本文首先分析讨论了上述问题出现的原因。随后,针对这些问题提出了改进方法:1)在程序生成器部分引入注意力机制,提升了模型处理长问题能力的同时提升了模型精度;2)在程序生成器部分引入束搜索算法,使模型能够跳出局部最优解找到更优解,提升了模型在CLEVR数据集上的表现;3)提出了基于主动学习的视觉复杂问答系统,系统利用主动学习能够高效、准确地选择训练样本的特点,通过选择最具信息量、最具代表性的样本作为训练样本集,以此达到用更少的样本训练出更高精度视觉复杂问答系统的目的。最后通过实验证明了:1)基于注意力机制的改进的有效性;2)基于束搜索算法的改进的有效性;3)基于主动学习的视觉复杂问答系统的有效性,并从三个方面的对比验证结果表明,结合主动学习对视觉复杂问答系统是非常有效的。
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