基于 SVM稀疏表示的类特别字典学习算法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：近年来，深度学习对大规模训练样本的依赖性成为一个突出问题。在面对小样本数据集时，字典学习算法被提出作为一种解决方案。为了进一步提升字典学习在图像分类领域的竞争优势，本文提出了一种基于支持向量机的类特别字典学习算法。该算法创新性地引入了类特别系数相异性约束项。该约束项将原本独立的重建项、稀疏项和判别项融合为一个统一的学习框架，以显著提升字典的判别能力。（剩余13714字）

试读结束

目录
monitor