利用PCA进行深度学习图像特征提取后的降维研究

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 30次 | 上传用户：jefdskvsaklfdsf

【摘要】

：

深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增,极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标,对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上,以Caltech 101图像数据集为实验对象,采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取,以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段,采用欧氏

【作者】

：

杨博雄杨雨绮

【机构】

：

三亚学院信息与智能工程学院,北京师范大学研究生院珠海分院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

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深度学习卷积神经网络主成分分析法特征降维 deep learning CNN PCA feature dimensionality reduction

【基金项目】

：

三亚学院高层次人才科研启动项目.

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