【摘 要】
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随着大规模图像分类数据集的出现,设计一种可扩展的、高效的多类分类算法成为目前一个重要的挑战。基于迹范数正则惩罚函数,提出一种新的大规模多类图像分类的可扩展学习算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61203254,F030403)
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随着大规模图像分类数据集的出现,设计一种可扩展的、高效的多类分类算法成为目前一个重要的挑战。基于迹范数正则惩罚函数,提出一种新的大规模多类图像分类的可扩展学习算法。把具有挑战性的非光滑优化问题重构为一个带l1正则惩罚的无穷维优化问题,进而设计一个简单而有效的加速坐标下降算法。此外,展示了如何在量化的密集视觉特征的压缩域中进行高效的矩阵计算,该压缩域有100 000个例子,1 000多维特征和100多类图片。最后在图像网的子集＂Fungeus＂、＂Ungulate＂和＂Vehicles＂上的实验结果表明,所
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