PCANetを実装してみた - QiitaPCANetというニューラルネットワークを実装しました。 論文 (arXiv) 実装 (GitHub) PCANetの概要 PCANetはその名の通り，ネットワークの重みをPCA(主成分分析)によって計算するCNNの一種です。 利点 PCANetには次のような特徴があります。 PCAで重みを計算するため学習が非常に高速である PCANetそのものの学習は教師ラベルを必要としない 調整が必要なハイパーパラメータが無い モデルが比較的単純なため実装しやすい 教師ラベルを必要としない PCANetは，画像から切り出したパッチをベクトルとみなし，その主成分をネットワークの重みとしています。 一般的なCNNでは，目標とする出力とネットワークの出力の差をネットワーク全体に逆伝搬することで学習を行っています。一方でPCANetは画像さえ与えられればあとはPCAをかけるだけで学習ができてしまうため，教師ラ
