多尺度卷积稀疏编码的无监督迁移学习

        稀疏编码：所谓的稀疏编码是用一组基向量表示大量样本的基线组合，是一种无监督的方法。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ，能将输入向量表示为这些基向量的线性组合。人眼视觉感知机理的研究表明,人眼视觉系统(Human Visual System, HVS)可看成是一种合理而高效的图像处理系统.在人眼视觉系统中,从视网膜到大脑皮层存在一系列细胞,以“感受野”模式描述.感受野是视觉系统信息处理的基本结构和功能单元,是视网膜上可引起或调制视觉细胞响应的区域.它们被视网膜上相应区域的光感受细胞所激活,对时空信息进行处理.神经生理研究已表明:在初级视觉皮层(Primary Visual Cortex)下细胞的感受野具有显著的方向敏感性,单个神经元仅对处于其感受野中的刺激做出反应,即单个神经元仅对某一频段的信息呈现较强的反映,如特定方向的边缘、线段、条纹等图像特征,其空间感受野被描述为具有局部性、方向性和带通特性的信号编码滤波器.而每个神经元对这些刺激的表达则采用了稀疏编码(Sparse Coding, SC)原则,将图像在边缘、端点、条纹等方面的特性以稀疏编码的形式进行描述.从数学的角度来说,稀疏编码是一种多维数据描述方法,数据经稀疏编码后仅有少数分量同时处于明显激活状态,这大致等价于编码后的分量呈现超高斯分布.在实际应用中,稀疏编码有如下几个优点:编码方案存储能力大,具有联想记忆能力,并且计算简便;使自然信号的结构更加清晰;编码方案既符合生物进化普遍的能量最小经济策略,又满足电生理实验的结论。(转自百度百科)

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  典型的稀疏编码过程分为训练和测试。