稀疏表示分类中，学到稀疏表示系数后，可以计算得到一个总字典的近似，又可以进一步获得每个子字典中的一个近似表示，计算总字典近似与每个子字典近似的相似性，该样本就被归结为相似性最高的子字典对应的类别。

在稀疏表示分类（SRC）模型中，其流程为先对所有训练集样本分类并构建对应子字典，合并成总字典，在测试时，对每个...

判断题在稀疏表示分类（SRC）模型中，其流程为先对所有训练集样本分类并构建对应子字典，合并成总字典，在测试时，对每个样本学习一个稀疏表示系数，最后根据此系数进行分类。

在机器学习中，使用L1范数通常比L2范数能求得更稀疏的解。

判断题在机器学习中，使用L1范数通常比L2范数能求得更稀疏的解。

卷积神经网络中，卷积核具有局部连接的特性，他的设计灵感主要是哺乳动物初级视觉皮层简单细胞的感受野具有空间局部化...

判断题卷积神经网络中，卷积核具有局部连接的特性，他的设计灵感主要是哺乳动物初级视觉皮层简单细胞的感受野具有空间局部化。