用于压缩分类的确定性桥回归
机器学习
2022-03-21 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
具有紧凑表示的模式分类是机器智能的重要组成部分。本工作提出一种用于压缩分类的解析桥解。该方案基于利用近似 ℓ_p-范数求解带惩罚的误差公式。解在过定系统中以原始形式给出，在欠定系统中以对偶形式给出。原始形式适用于低维大样本问题，而对偶形式适用于高维小样本问题。该解还被推广至具有多分类输出的问题。基于模拟与真实世界数据的数值研究验证了所提方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2203.09721,
title = {Deterministic Bridge Regression for Compressive Classification},
author = {Kar-Ann Toh and Giuseppe Molteni and Zhiping Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09721},
year = {2022}
}