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我目前是一名學生,我正在開發一個神經網絡項目來分類圖像數據集。由於這些圖像沒有標記,我需要一種無監督的學習方法。 有人建議我應該使用自動編碼器,是否可以使用自動編碼器來「發現」重要特徵,然後將「隱藏層」中學習到的特徵用於多層感知器網絡,例如我可以分類圖像? 謝謝大家的幫助。自動編碼器分類圖像?
我目前是一名學生,我正在開發一個神經網絡項目來分類圖像數據集。由於這些圖像沒有標記,我需要一種無監督的學習方法。 有人建議我應該使用自動編碼器,是否可以使用自動編碼器來「發現」重要特徵,然後將「隱藏層」中學習到的特徵用於多層感知器網絡,例如我可以分類圖像? 謝謝大家的幫助。自動編碼器分類圖像?
分類本質上是一個監督問題。要做到這一點,您需要標記圖像,分類器可以學習預測。你的問題聽起來像集羣。在這裏,你可以根據一些相似的概念將圖像分配到離散的類別(聚類)分配給相同羣集的圖像比分配給不同羣集的圖像更相似。許多聚類算法都可用。如果你想,你可以在一個自動編碼器的隱藏層表示上進行聚類。您可以將其視爲將圖像非線性映射到特徵空間後進行聚類。
非常感謝,這有助於。 –