PCANet：能量视角
计算机视觉与模式识别
2016-03-04 v1
摘要
主成分分析网络(PCANet)是近年来提出的深度学习架构之一，在各种数据库中实现了最先进的分类精度。然而，对PCANet的解释尚显缺乏。本文中，我们基于一组实验尝试从能量视角解释PCANet为何表现良好。深入分析了各种参数对PCANet错误率的影响。发现该错误率与图像能量的对数相关。所提出的能量解释方法可用作检验所构建网络各步骤是否必要的测试方法。
引用
@article{arxiv.1603.00944,
title = {PCANet: An energy perspective},
author = {Jiasong Wu and Shijie Qiu and Youyong Kong and Longyu Jiang and Lotfi Senhadji and Huazhong Shu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.00944},
year = {2016}
}
备注
37 pages, 23 figures, 16 tables