私たちは、疎表現に基づく分類（Sparse Representation-based Classification: SRC）手法のための推論型深層学習ベースの定式化を提案します。提案されたネットワークは、畳み込み自己符号化器と全結合層から構成されています。自己符号化器ネットワークの役割は、分類に使用される堅牢な深層特徴を学習することです。一方、エンコーダーとデコーダーの間にある全結合層は、疎表現を見つける責任を持っています。推定された疎コードはその後、分類に使用されます。異なる3つのデータセットでの様々な実験結果から、提案されたネットワークが最先端のSRC手法よりも優れた分類結果をもたらす疎表現を生成することが示されました。ソースコードは以下のURLで入手可能です：github.com/mahdiabavisani/DSRC。