Abstrakt. Vi presenterar en online semi-övervakad ordbok lärande algoritm för klassificering uppgifter. Specifikt integrerar vi rekonstruktionsfelet av märkta och omärkta data, det diskriminativa gleskodsfelet, och klassificeringsfelet i en objektiv funktion för online ordboksinlärning, vilket ökar ordbokens representativa och diskriminerande kraft. Dessutom föreslår vi en probabilistisk modell över de glesa koderna för ingångssignaler, vilket gör att vi kan utöka den märkta uppsättningen. Som en följd av detta ger lexikonet och klassifiern som lärts från den utvidgade märkta uppsättningen lägre generaliseringsfel på osedda data. Vårt tillvägagångssätt lär sig ett enda lexikon och en prediktiv linjär klassificering tillsammans. Experimentella resultat visar hur effektiv vår strategi är i ansökningar om erkännande av ansikte och objektkategori.
Zhang m.fl. I REF föreslogs ett nätbaserat semiövervakat ramverk för ordbokslärande som integrerade rekonstruktionsfelet för både märkta och omärkta data, etikettkonsistensen och klassificeringsfelet i en objektiv funktion.
Online Semi-Supervised Discriminative Dictionary Learning for Sparse Representation
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}