基於稀疏表示學習的圖像分類

Deep Sparse Representation-based Classification

代碼：https://github.com/mahdiabavisani/DSRC

網絡結構

網絡結構分爲：

• 編碼器：接受訓練集與測試集提取特徵
• 稀疏編碼層：經過訓練樣本的稀疏線性組合恢復測試集
• 解碼器：將訓練嵌入與已經恢復的測試嵌入映射回數據的原始表示形式

核心觀點

做者在文章中認爲測試集中的某個類的分佈能夠由訓練集中該類分佈的線性組合表示。因而稀疏編碼層則是用來找到這種線性組合

網絡總體的優化損失函數與數據集之間的表徵係數公式以下