大規模データセットの分類のための粒度統計不変量を用いた学習

本論文は、大規模データセットの分類問題に対処するために、粒度統計不変量を用いた新しい学習パラダイムを提案する。この手法は、データセットを小さな粒度に分割し、各粒度に対応する統計不変量を構築することで、大規模な不変量行列を小さな行列に変換する。これにより、大規模データセットの分類問題に対する計算コストと学習速度を大幅に改善する。