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May, 2019
鲁棒性深度表征的信息论学习
Information theoretic learning of robust deep representations
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Nicolas Pinchaud
TL;DR
本文提出一种基于信息论的学习鲁棒性深度表示的新颖目标函数，通过将数据投影到特征矢量空间，最大化相对于监督信号的所有特征子集的互信息，得到鲁棒表示，其对噪声或不可用特征的信息保留能力较强，我们利用一种替代目标函数最小化的方式实现此目标函数并进行实验验证。
Abstract
We propose a novel objective function for learning
robust deep representations
of data based on
information theory
. Data is projected into a feature-vector space such that the
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