Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike : diplomski rad - Folnović, Matija (M. Folnović, 2017)
Sažetak na hrvatskom: Iako moderni duboki modeli raspoznaju slike bolje od ljudi, problem klasifikacije slika još ne možemo smatrati riješenim. Poznato je da su duboki modeli skloni precijeniti pouzdanost predikcije, što može dovesti do vrlo neugodnih pogrešaka. Taj problem može se umanjiti primjenom reprezentacija koje sadrže prostorni raspored dijelova slike. Konkretno, prenaučenost se može umanjiti korištenjem regularizatora koji prisiljava model da nauči rekonstruirati ulaznu sliku. Ova ideja je proučavana kroz objavljen model koji se zove Duboki Što-Gdje Autoenkoder (engl. Stacked What-Where Autoencoder). Istražujemo prednosti i mane ovog pristupa u kontekstu polunadzirane klasifikacije jednostavnih slika i prikazujemo eksperimentalne rezultate na skupu MNIST.