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通过推理监督实现可解释的视觉问答
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内容提要
本文提出了一种新的推理框架，用于填补VQA任务中视觉特征和语义线索之间的语义鸿沟。该框架实现了特征和谓词的有效联合学习，并在三个大规模数据集上取得了更高的准确度。同时，该框架提供了一种可解释的方式来理解深度神经网络在预测答案时的决策。
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关键要点
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提出了一种新的推理框架，填补VQA任务中视觉特征和语义线索之间的语义鸿沟。
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实现了特征和谓词的有效联合学习。
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在三个大规模数据集上取得了更高的准确度。
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提供了一种可解释的方式来理解深度神经网络在预测答案时的决策。
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