[ca] Les xarxes neuronals convolucionals profundes (CNNs) han assolit resultats molt positius en diverses aplicacions de reconeixement visual, tals com classificació, detecció o segmentació d'imatges. En aquesta tesis, abordem dues limitacions de les CNNs. La primera, entrenar CNNs profundes requereix grans quantitats de dades etiquetades, les quals són molt costoses i àrdues d'aconseguir. La segona és que entrenar CNNs en sistemes d'aprenentatge continuu és un problema obert per a la recerca. L'oblit catastròfic en xarxes és molt comú quan s'adapta un model entrenat a nous entorns o noves tasques. Per tant, en aquesta tesis, tenim com a objectiu millorar les CNNs per a les aplicacions amb dades limitades i adaptar-les de forma contínua en noves tasques. L'aprenentatge auto-supervisat compensa la falta de dades etiquetades amb la introducció de tasques auxiliars en les quals les dades estan fàcilment disponibles. En la primera part de la tesis, mostrem com els rànquings es poden utilitzar de forma semblant a una tasca auto-supervisada per a problemes de regressió. Després, proposem una tècnica de propagació cap endarrera eficient per a xarxes siameses que prevenen el còmput redundant introduït per les arquitectures de xarxa multi-branca. A més a més, demostrem que mesurar la incertesa de les xarxes en les tasques semblants a les auto-supervisades és una bona mesura de la quantitat d'informació que contenen les dades no etiquetades. Aquesta mesura pot ser, aleshores, utilitzada per a l'execució de algoritmes d'aprenentatge actiu. Aquests marcs que proposem els apliquem doncs a dos problemes de regressió: Avaluació de la Qualitat d'Imatge (IQA) i el comptador de persones. En els dos casos, mostrem com generar de forma automàtica grups d'imatges ranquejades per a les dades no etiquetades. Els nostres resultats mostren que les xarxes entrenades per a la regressió de les anotacions de les dades etiquetades a la vegada que per aprendre a ordenar els rànquings de les dades no etiquetades, obtenen significativament millors resultats que superen l'estat de l'art. També demostrem que l'aprenentatge actiu utilitzant rànquings pot reduir la quantitat d'etiquetatge en un 50% per ambdues tasques de IQA i comptador de persones. A la segona part de la tesis, proposem dosmètodes per a evitar l'oblit catastròfic en escenaris d'aprenentatge seqüencial de tasques. El primer mètode deriva del de Consolidació Elàstica de Pesos, el qual utilitza la diagonal de la Matriu d'Informació de Fisher (FIM) per a mesurar la importància dels paràmetres de la xarxa. No obstant, l'aproximació assumida no és realista. Per tant, diagonalitzem aproximadament la FIMutilitzant un grup de paràmetres de rotació factoritzada proporcionant una millora significativa del rendiment de tasques seqüencials en el cas de l'aprenentatge continu. Per al segon mètode, demostrem que l'oblit es manifesta de forma diferent en cada capa de la xarxa i proposem un mètode híbrid on la destil·lació s'utilitza per a l'extractor de característiques i la rememoració en el classificador mitjançant generació de característiques. El nostremètode soluciona la limitació de la rememoració mitjançant la generació d'imatges i la destil·lació de probabilitats (com l'utilitzat en el mètode Aprenentatge Sense Oblit), i pot afegir de forma natural noves tasques en un únic classificador ben calibrat. Els experiments confirmen que el mètode proposat sobrepassa les mètriques de referència i part de l'estat de l'art.

[es] Las redes neuronales convolucionales profundas (CNNS) han alcanzado resultados muy positivos en diferentes aplicaciones de reconocimiento visual, tales como clasificación, detección o segmentación de imágenes. En esta tesis, abordamos dos limitaciones de las CNNs. La primera, entrenar CNNs profundas requiere grandes cantidades de datos etiquetados, los cuales sonmuy costosos y arduos de conseguir. La segunda es que entrenar en sistemas de aprendizaje continuo es un problema abierto para la investigación. El olvido catastrófico en redes es muy común cuando se adapta un modelo entrenado a nuevos entornos o nuevas tareas. Por lo tanto, en esta tesis, tenemos como objetivo mejorar las CNNs para aplicaciones con datos limitados y adaptarlas de forma continua a nuevas tareas. El aprendizaje auto-supervisado compensa la falta de datos etiquetados con la introducción de tareas auxiliares en las cuales los datos están fácilmente disponibles. En la primera parte de la tesis, mostramos cómo los ránquings se pueden utilizar de forma parecida a una tarea auto-supervisada para los problemas de regresión. Después, proponemos una técnica de propagación hacia atrás eficiente para redes siamesas que previene el computo redundante introducido por las arquitecturas de red multi-rama. Además, demostramos quemedir la incertidumbre de las redes en las tareas parecidas a las auto-supervisadas, es una buena medida de la cantidad de información que contienen los datos no etiquetados. Dicha medida puede ser entonces usada para la ejecución de algoritmos de aprendizaje activo. Estosmarcos que proponemos los aplicamos entonces a dos problemas de regresión: Evaluación de Calidad de Imagen (IQA) y el contador de personas. En los dos casos, mostramos cómo generar de forma automática grupos de imágenes ranqueadas para los datos no etiquetados. Nuestros resultados muestran que las redes entrenadas para la regresión de las anotaciones de los datos etiquetados, a la vez que para aprender a ordenar los ránquings de los datos no etiquetados, obtienen resultados significativamente mejores al estado del arte. También demostramos que el aprendizaje activo utilizando ránquings puede reducir la cantidad de etiquetado en un 50% para ambas tareas de IQA y contador de personas. En la segunda parte de la tesis, proponemos dos métodos para evitar el olvido catastrófico en escenarios de aprendizaje secuencial de tareas. El primer método deriva del de Consolidación Elástica de Pesos, el cuál utiliza la diagonal de laMatriz de Información de Fisher (FIM) para medir la importancia de los pesos de la red. No obstante, la aproximación asumida no es realista. Por lo tanto, diagonalizamos la aproximación de la FIM utilizando un grupo de parámetros de rotación factorizada proporcionando una mejora significativa en el rendimiento de tareas secuenciales para el caso del aprendizaje continuo. Para el segundo método, demostramos que el olvido se manifiesta de forma diferente en cada capa de la red y proponemos un método híbrido donde la destilación se utiliza para el extractor de características y la rememoración en el clasificador mediante generación de características. Nuestro método soluciona la limitación de la rememoración mediante generación de imágenes y la destilación de probabilidades (como la utilizada en elmétodo Aprendizaje Sin Olvido), y puede añadir de forma natural nuevas tareas en un único clasificador bien calibrado. Los experimentos confirman que el método propuesto sobrepasa las métricas de referencia y parte del estado del arte.