【摘 要】
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针对特征学习效果与时间平衡问题,提出了一种快速高效的特征学习方法。将稀疏自编码和Softmax回归组合成一个新的特征提取模型,在提取原始图像潜在信息的基础上,利用多分类器
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373055)
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针对特征学习效果与时间平衡问题,提出了一种快速高效的特征学习方法。将稀疏自编码和Softmax回归组合成一个新的特征提取模型,在提取原始图像潜在信息的基础上,利用多分类器返回值可以反映输入信息的相似程度的特点,快速高效的学习利于分类的特征向量。鉴于标签信息已知,该算法在图像分类效果上明显优于几种典型的特征学习方法。为了使所提算法具有更好的泛化能力,回归模型的损失函数中加入了L2范数防止过拟合,同时,采用随机梯度下降的方法得到模型的最优参数。在4个标准数据集上的测试结果表明该算法是有效可行的。
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