self-critical sequence training for image captioning

### 回答1：
自我批评序列训练是一种用于图像字幕生成的技术。它通过在训练期间对生成的字幕进行自我批评，以改进模型的性能。该方法使用了一种称为“自我注意力”的技术，它允许模型在生成字幕时关注先前生成的单词，从而提高生成的质量。自我批评序列训练已被证明是一种有效的技术，可以在各种图像字幕生成任务中提高模型的性能。

### 回答2：
Self-critical sequence training（SCST）是一种图像标注模型的训练方法，它通过对模型输出的错误进行自我评估来提高图像标注的精度。SCST是一种监督式学习方法，它通过与基础模型进行有针对性的反馈，来提高模型的输出结果。

在SCST中，模型首先生成一个单词序列，然后通过自我评估方法计算序列的损失函数。模型会将自己生成的序列与参考答案进行比较，并根据两者之间的差异来调整自己的参数。如果模型生成的序列与参考答案相似度高，则可以认为模型输出的结果是正确的，模型会将该序列的损失函数作为最终的目标值进行优化。

SCST的另一个优点是它可以生成更加准确的图像标注。在传统的图像标注方法中，模型在标注一张图片时会依靠之前标注的其他图片的信息，但是这种方法的精度往往会受到前一个标注结果的影响。而SCST在每个输入图像上独立进行标注，每一步只考虑当前序列的损失函数，从而减少标注过程中的误差。

总的来说，SCST是一种有效的图像标注训练方法，它能够通过自我评估来优化模型，同时生成更加准确的图像标注。

### 回答3：
“自我批评顺序训练”是一种用于图像描述的深度学习技术。该技术的主要目的是提高用计算机生成图像描述的质量和准确性。

在传统的图像描述方法中，计算机通过“编码-解码”系统生成描述。首先将图像输入编码器，然后将编码结果传入解码器，最后给出相应的描述。但是这种方法很难准确地给出正确的图像描述，特别是对于长句描述来说。

为了解决这个问题，研究人员提出了自我批评顺序训练技术，该技术的基本思想是通过与人工生成描述的对比来训练模型。具体来说，这个技术包括三个关键步骤：

1. 生成描述。计算机将图像输入到编码器，然后用解码器生成一个最初的描述并提交给人工审核。

2. 人工批评。人工将计算机生成的描述与自己生成的描述进行比较，然后给出分数。

3. 重新训练。计算机接收到人工评分后，采取相应的操作来调整自己的模型。然后再进行描述生成，直到达到最终的分数为止。

通过这种方法训练的计算机模型，可以显著提高图像描述的准确度和质量。在使用这种技术进行研究时，研究人员还发现，自我批评顺序训练能减少过拟合现象的发生。因为它强制计算机与人类对比，从而避免了学习到过多的训练数据和模型参数。