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This paper proposes to initialize the weights of a deep neural network layer-wise with a marginal Fisher analysis model, making use of potentially the similarity metric.   Pros:  There are a lot of experiments, albeit small datasets, that the authors tested their proposed method on.  Cons: lacking baseline such as discriminatively trained convolutional network on standard dataset such as CIFAR-10. It is also unclear how costly in computation to compute the association matrix A in equation 4.  This is an OK paper, where a new idea is proposed, and combined with other existing ideas such as greedy-layerwise stacking, dropout, and denoising auto-encoders. However, there have been many papers with similar ideas perhaps 3-5 years ago, e.g. SPCANet.   Therefore, the main novelty is the use of marginal Fisher Analysis as a new layer. This would be ok, but the baselines to demonstrate that this approach works better is missing. In particular, I'd like to see a conv net or fully connected net trained from scratch with good initialization would do at these problems.  To improve the paper, the authors should try to demonstrate without doubt that initializing layers with MFA is better than just random weight matrices.
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EL TEMA QUE ABORDA ESTE TRABAJO ES INTERESANTE. SIN EMBARGO, NO QUEDA CLARO CUÁL ES SU APORTE ORIGINAL. LA ARQUITECTURA PLANTEADA Y LOS DISPOSITIVOS USADOS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS.  COMENTARIOS DE FORMA: 1) Mejorar la redacción, por ejemplo: "Los campos para esta tecnología es muy amplia como lo son juegos..." "...se había comentado en la sección sistema propuesto..." NO EXISTE TAL SECCIÓN. 2) Detallar la descripción del dispositivo Emotiv EEG. ¿Canales en la figura 1? , etc.  RECOMENDACIONES, visitar sitios como: 1) [Link] 2) [Link]
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El artículo presenta un plan de investigación que propone combinar los constructos teóricos de competencias para la gestión de tecnología (con el modelo BTM) y la precepción de éxito profesional (con un modelo propuesto que combina varios factores de diversas fuentes).  La capacidad de gestión de TI es un elemento clave para los profesionales del área y no solo sus competencias tecnológicas. Parece relevante estudiar como impactan estas competencias en el éxito profesional, o, al menos, en la precepción subjetiva de dicho éxito.  El estudio contiene referencias a fuentes relevantes, aunque se sugiere reducir el número y priorizar para el caso de los artículos en revistas o congresos.  Si bien el tema es relevantes existen algunos riesgos en la definición de los constructos que no son analizados. ¿Cuáles son los límites entre la percepción de éxito profesional y personal? ¿Se puede hacer un estudio de la percepción del éxito profesional solo considerando el modelo BTM y dejando fuera las competencias tecnológicas? ¿El estudio aplica a todos los profesionales de TI o solo a los que gestionan proyectos tecnológicos como CIOs?  La principal debilidad de la investigación es que se identifica como un método experimental, cuando en realidad la encuesta no tiene el grado de control sobre el objeto de estudio para clasificarse de esta manera. También se habla de estudio de causalidad, pero la encuesta solo permitiría un estudio de co-relación.  Sobre la encuesta se explica cuáles son los factores evaluados y la escala Lickert. Sin embargo, faltan ejemplos de preguntas concretas y explicar como van a ser respondidas por los sujetos. Por ejemplo: ¿Es viable que una persona evalúe su compromiso o liderazgo? Aunque se esté evaluando la relación en términos generales y no propios, convendría realizar primero una validación del modelo y luego de la propia encuesta con un grupo de expertos o gestores de profesionales de TI.

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