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深度学习模型在从培训数据中学习复杂的模式和概念方面表现出了显着的功能。但是，最近的发现表明，这些模型倾向于在很大程度上依赖于图像背面中存在的简单易懂的特征，而不是它们旨在进行分类的主要概念或对象。这种现象对图像分类器构成了挑战，因为图像中关键的要素可能被掩盖。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题，并通过图像分类器来改善主要概念的学习。我们的中心思想围绕着同时指导模型在分类任务期间对前景的关注。通过强调封装主要感兴趣的主要观察的前景，我们旨在将模型的焦点转移到背景的主要影响下。为实现这一目标，我们引入了一种机制，该机制鼓励该模型分配足够的关注对前景。我们研究了各种策略，包括修改损失函数或合并其他架构组件，以使分类器能够有效地捕获图像中的主要概念。从事方面，我们探讨了不同前景注意机制对模型性能的影响，并提供了对其有效性的见解。通过基准数据集的广泛实验，我们证明了我们提出的方法在提高图像分类器的分类准确性方面的功效。我们的发现突出了前景注意力在增强图像中主要概念的模型理解和表示时的重要性。这项研究的结果有助于推进图像分类领域，并提供有价值的见解，以开发更健壮和准确的深度学习模型。关键字：深度学习；图像分类；前景的关注；概念学习；模型增强。
在政权转换下的基于目标投资的深入强化学习
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