초록
우리는 희소 표현 기반 분류(SRC) 방법을 위한 전도적(Transductive) 딥 러닝 기반 공식화를 제시합니다. 제안된 네트워크는 컨벌루션 오토인코더와 완전 연결 계층으로 구성됩니다. 오토인코더 네트워크의 역할은 분류를 위한 강건한 딥 피처를 학습하는 것입니다. 반면에 인코더와 디코더 네트워크 사이에 위치한 완전 연결 계층은 희소 표현을 찾는 역할을 담당합니다. 추정된 희소 코드는 이후 분류에 사용됩니다. 세 가지 다른 데이터셋에서 수행된 다양한 실험 결과, 제안된 네트워크가 최신 SRC 방법보다 더 우수한 분류 결과를 제공하는 희소 표현을 생성함을 보여줍니다. 소스 코드는 다음 주소에서 확인 가능합니다: github.com/mahdiabavisani/DSRC.