压缩感知bp基追踪算法

压缩感知反向传播（Compressed Sensing Backpropagation，CSBP）算法是一种基于追踪理论的神经网络训练算法。它是将压缩感知理论应用于神经网络训练中的一种方法，可以在保证一定精度的前提下，大幅减少神经网络的训练时间和计算量。

CSBP算法的基本思想是，通过对神经网络的权重进行压缩，减少了网络中参数的数量，从而减小了网络的计算量。在网络的前向传播过程中，对于每个样本，都会将输入数据通过一个稀疏变换（如小波变换）映射到一个稀疏空间中，然后再通过压缩矩阵将稀疏空间中的数据压缩成一个低维向量。在反向传播过程中，通过追踪算法将误差反向传播到稀疏空间中，并通过逆变换得到每个权重的梯度，从而更新网络的权重。

与传统的反向传播算法相比，CSBP算法在训练过程中可以减小网络的计算量和存储空间，同时可以提高网络的泛化能力和鲁棒性。但是，CSBP算法也存在一些缺点，例如需要对网络进行稀疏变换和压缩矩阵的设计，这两者的选择对网络的性能有很大的影响。此外，由于CSBP算法的计算量和时间复杂度仍然比较高，因此需要进一步优化算法的实现方式。