我想问一问这篇讲人脸识别和cnn的论文是什么?把各个层的映射结果PCA降维后融合到一起。。

传统CNN就是把图像一层层映射,映射到最后就是特征提取的结果,通俗的讲就好比用筛子筛谷子,一边一边的筛,筛到最后就是精华,但那些中间筛出去的东西呢,肯定不是垃圾,也是包含一定信息,对图像由一定表现能力的,因此何不把这部分的映射结果也加以融合利用,这样得到的特征岂不是更有表现力?有人在做人脸识别的时候就想到了这一点,并努力实现了,如下图
cnnpca.jpg

 
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wizardk

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不如额外把每个pooling的输出接到下下个conv上

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