【摘 要】
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经典的最小二乘分类器(least square classifier,LSC)由于其简洁、有效性已早被广泛应用于图像识别、语音识别等领域.然而,利用原始数据特征构建的最小二乘分类器,其泛化性能
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院,南京邮电大学地理与生物信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61802177);江苏省高校自然科学基金研究面上项目(18KJB520020);南京工业大学引进人才启动项目(3827401749);江苏省重点研发计划项目(BE2015697)~~
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经典的最小二乘分类器(least square classifier,LSC)由于其简洁、有效性已早被广泛应用于图像识别、语音识别等领域.然而,利用原始数据特征构建的最小二乘分类器,其泛化性能往往较差.为解决上述问题,提出了基于深度堆叠泛化和迁移学习机制的深度迁移最小二乘分类器(deep transfer least square classifier,DTLSC).首先,基于堆叠泛化原理,利用LSC模型作为基本堆叠单元构建深度堆叠网络,避免了传统深度网络中需要求解非凸优化的问题,提升模型分类性能的同时提
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