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纹理学习探索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用深度神经网络对纹理特征重要的图像数据集进行分类的方法，并证明手工特征提取是有效的降低异常误差率的工具。同时，还验证了基于纹理的数据集比手写数字或其他目标识别数据集更高维，更难以被神经网络粉碎。
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关键要点
- 研究了深度神经网络对纹理特征图像数据集分类的方法。
- 手工特征提取的 VC 维被定义为降低异常误差率的有效工具。
- 得出了卷积神经网络、Dropout 网络和 Dropconnect 网络的 VC 维上限及其异常误差率的关系。
- 基于纹理的数据集比手写数字或其他目标识别数据集更高维，更难以被神经网络处理。
- 利用内在维度概念，计算样本数据的相对对比度随向量空间维度趋于无限大而消失的规律。
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