Vi undersöker användningen av Deep Neural Networks för klassificering av bilddataset där texturfunktioner är viktiga för att generera klassvillkorade discriminativa representationer. För detta ändamål, vi först härleda storleken på funktionen utrymme för vissa standardtexturala funktioner som extraheras från inmatningsdatauppsättningen och sedan använda teorin om Vapnik-Chervonenkis dimension för att visa att handgjorda funktionsextraktion skapar lågdimensionella representationer som hjälper till att minska den totala överskottet felfrekvens. Som en följd av denna analys, härleder vi för första gången övre gränser på VC-dimensionen av Convolutional Neural Network samt Dropout och Dropconnect nätverk och förhållandet mellan överskottet felfrekvens av Dropout och Dropconnect nätverk. Begreppet inneboende dimension används för att validera intuitionen att texturbaserade datauppsättningar i sig är högre dimensionella jämfört med handskrivna siffror eller andra objektigenkänningsdata och därmed svårare att krossas av neurala nätverk. Vi härleder sedan det genomsnittliga avståndet från centroiden till närmaste och längst bort provtagningspunkter i ett n-dimensionellt grenrör och visar att den relativa kontrasten av provdata försvinner som dimensionalitet av den underliggande vektorrymden tenderar till oändlighet.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF härledda övre gränser för CNN:s VC-dimension för texturklassificeringsuppgifter.
A theoretical analysis of Deep Neural Networks for texture classification
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}