无监督稀疏特征学习中无需元参数调优
机器学习
2014-02-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种无需元参数、即开即用、简单且快速的无监督特征学习算法，该算法利用了一种新的稀疏性优化方式。在STL-10上的实验表明，该方法展现了最先进的性能，并提供了具有良好泛化能力的判别性特征。
引用
@article{arxiv.1402.5766,
title = {No more meta-parameter tuning in unsupervised sparse feature learning},
author = {Adriana Romero and Petia Radeva and Carlo Gatta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.5766},
year = {2014}
}