PCANET理解

參考《（論文精讀）PCANet：一種簡單的圖像分類的深度學習基線》 第一步，先對N圖像分塊，每個分塊向量化，所有圖像的分塊向量進行pca，得到最大的前m個特徵向量，每幅圖像的每個分塊乘以每一個特徵向量得到N*m幅圖像。 假設第二部去前h個最大的特徵向量，和第一步一樣，最終得到N*m*h幅圖像。         將第一層的每個輸出矩陣，分成b塊的原因是，如果不分塊，就會出現全局直方圖相同，但是局部直

>>阅读原文<<