資料介紹
當前最流行的圖像特征學習方法是深度神經網絡,該類方法無需人工參與即可自動地通過特征學習提取高效的特征,用于分類識別等任務。然而,深度神經網絡圖像特征抽取方法目前也面臨著諸多挑戰(zhàn),其有效性嚴重依賴大規(guī)模的數據,且通常被視汋黑盦模型,解釋性較差。針對上述挑戰(zhàn),以基于模糊規(guī)則推理的TSK模糊系統(tǒng)(TSK-FS)為基礎,提出了一種適用于不同規(guī)模數據集且易于理解的特征學習方法—一多粒度融合的模糊規(guī)則系統(tǒng)圖像特征學習算法。該方法通過基于規(guī)則的TSK-FS抽取圖像特征,因而特征學習過程是可以利用規(guī)則進行解釋的。其次,多粒度掃描也使得其特征學習能力進一步提升。在不冏規(guī)模的圖像數據集上進行了充分的實驗,實驗結果表明該方法在圖像數據集上具有較好的有效性。
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