由于全球化趋势,房产投资不再局限于某个地区,越来越多的人开始进行海外房产投资,但由于出行问题以及对当地市场的不熟悉,造成了对房产价值的认知偏差。为了克服以上缺点,提出了一个多实例深度排序与回归(MDRR)网络,用于对房屋进行可视化评估,其目的是从房屋的照片和文字描述(如卧室数量)来预测房屋的价值。该网络使用弱监督数据进行训练,不需要密集的人工标注。同时还设计了一组人类启发式方法,通过对解决方案空间施加限制来提升深层特征,通过实验表明,提出的方法能够较为准确的评估房产价值。
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