Abstract-initiera en effektiv ordbok är ett oumbärligt steg för gles representation. I denna uppsats fokuserar vi på problemet med ordboksval med målet att välja en kompakt delmängd av basen från ursprungliga träningsdata istället för att lära sig en ny ordboksmatris som ordbokslärmodeller gör. Vi designar först en ny ordboksvalsmodell via 2,0 norm. För modelloptimering föreslår vi två metoder: den ena är standard-framåt girig algoritm, som inte lämpar sig för storskaliga problem; den andra bygger på lutningen signaler vid varje framåt iteration och påskyndar processen dramatiskt. Jämfört med de toppmoderna urvalsmodellerna för ordbokar är vår modell inte bara mer effektiv och effektiv, utan kan också styra sparsamheten. För att utvärdera prestandan hos vår nya modell väljer vi två praktiska webbmediasammanfattningsproblem: 1) vi bygger en ny datauppsättning bestående av cirka 500 användare, 3000 album och 1 miljon bilder, och uppnår effektiv assisterad albumering baserad på vår modell och 2) genom att formulera videosammanfattningsproblem som ett lexikon urval, använder vi vår modell för att extrahera tangentframes från en videosekvens på ett mer flexibelt sätt. I allmänhet överträffar vår modell de senaste metoderna i båda dessa två uppgifter.
Nyligen, Cong et al. REF utformade en 2,0 norm ordbok urval modell med en framåt-bakåt girig optimering förfarande.
Adaptive Greedy Dictionary Selection for Web Media Summarization
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}