基于深度学习的边际Fisher分析特征提取算法

提取符合数据分布结构的特征一直是模式识别领域的热点问题。基于固定核映射方法具有获取非线性特征的能力,但对映射函数类型及其参数十分敏感。论文提出一种基于多层自动编码器的特征提取算法,该深度学习网络模型的训练分为无监督预训练以及基于边际Fisher准则的监督式精雕训练过程。通过数据生成性预训练和精雕过程中正则化手段防止过拟合训练。在多个数据集进行分类的实验结果进一步验证算法的有效性。