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题名多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络
被引量：2
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作者
王金甲
张玉珍
夏静
王凤嫔
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机构
燕山大学信息科学与工程学院(软件学院)
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期2647-2661,共15页
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基金
国家自然科学基金(61473339)
首批“河北省青年拔尖人才”([2013]17)
+1 种基金
京津冀基础研究合作专项(19JCZDJC65600Z,F2019203583)
中央引导地方科技发展资金项目(206Z5001G)资助。
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文摘
卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding,CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中,基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding,ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit,ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点.但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method,ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况.在切片(Slice)局部处理思想的基础上,本文提出了一种新的多层基追踪算法:多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinate descent,ML-LoBCoD)算法.在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm,ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net的启发下,提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net.ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能,输出的最深层卷积稀疏编码用于分类.此外,为了获得更好的信号重构,本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(Multi-layer slice convolutional reconstruction network,ML-SCRN),ML-SCRN实现从信号稀疏编码到信号重构.我们对这两个网络分别进行实验验证.然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网,同时实现图像的分类和重构.与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比,本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少,收敛速度快,重构精度高.本文将ML-ISTA和多层快速迭代软阈值算法(Multilayer fast iterative soft threshold algorithm,ML-FISTA)构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验,初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的,分类准确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.
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关键词
多层卷积稀疏编码
多层基追踪
多层局部块坐标下降法
分类
重构
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Keywords
Multi-layer convolutional sparse coding(ML-CSC)
multi-layer basic pursuit(ML-BP)
multi-layer local block coordinate descent(ML-LoBCoD)algorithm
classification
reconstruction
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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