PGM问题—模型比较

我们首先比较了中性分裂（训练/测试）的所有模型，这与传统的监督学习制度最为接近。 也许令人惊讶的是，虽然它们是强大的图像处理器的方法，CNN模型几乎完全失败了PGM推理问题（表1），性能略微优于我们的基线 - context-blind的ResNet模型，该模型对内容视而不见并仅在八个候选答案受过训练。 LSTM按顺序考虑各个候选小组的能力，相对于CNN产生了小的改进。 性能最佳的ResNet变体是ResNet-50，其性能优于LSTM。 ResNet-50具有比我们的简单CNN模型更多的卷积层，因此具有更强的推理其输入特征的能力。

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