之前看过一句话，未来领域类专家需求将越来越少，而相应的数据挖掘专家需求将不断增加，这时因为深度学习的核心在于其自适应的特征提取。PCANet是一个基于CNN的简化Deep Learning模型。之所以读它是因为它是基于PCA(SVD)的，其卷积核从图像信号的某种SVD分解得到的，而这也是张量列分解的核心之一。与CNN相比，该网络卷积核是直接通过PCA计算得到的，而不是像CNN一样通过反馈迭代得到的。
从上图可以看到，PCANet的训练分为三个步骤(stage)，前两个stage很相似，都是去平均，然后PCA取主成分并卷积，最后一步是二值化和直方图量化。下面按步骤介绍PCANet的训练过程：
一、特征提取
1、First stage:
1)、选取一个\(k_1 \times k_2\)的窗口(通常为\(3 \times 3\)、\(5\times 5\)、\(7\times 7\))来滑动选取图片的局部特征。每张\(m\times n\)大小的图片\(I_i\) ...