《表1 数据集信息：最大相关熵准则下多层极端学习机的批量编码》

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《最大相关熵准则下多层极端学习机的批量编码》

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本论文的数值计算得到了燕山大学超算中心的计算支持和帮助，均是基于Intel E5-2683v3（28核）@2.0GHz，64GB RAM，Centos7.2，使用M atlab R2018a仿真软件进行的．以M NIST、NORB两个深度学习最常用的大样本数据集为例对本文所提出的BC-HELM进行参数的选择并与其它多层极端学习机进行性能对比．其中MNIST数据集由250人的手写数字图像构成，是最常用的合理性检验数据集；NORB数据集为以不同照明及摆放方式摄制玩具模型的双目图像，是常用的图像分类数据集．具体信息如表1所示．