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自动编码器输出值有什么作用?

发表时间:2020-12-30 16:30【

  自动编码器的一个典型应用是特征降维,和PCA的作用一样,但是比PCA的性能更强。


  可回以想这样答一个场景:我们要训练一个CNN模型,这个模型最终可以识别猫、狗、船等,那么我们需要给它喂入大量的猫狗等图像,假如这些图像都是高清的,即数据维度很大,那么CNN训练的时间就会变长。这时候需要将图片压缩一下,我们当然可以考虑使用图像压缩算法,这里只是举一个例子,如果某些数据集不是图片,如何压缩呢?


  答案可以使用自编码器,自编码器可以将高维的数据特征用一个低维的特征来表示,


  自动编码器的作用是通过编码器只学习其典型特征(维度降低了),该特征通过解码器可以大致复原原来的数据即可。这样再将这个学习到的低维特征输入到相应的神经网络中,可以大大减少训练的时间。在实际应用中,我们训练好自动编码器后,一般只使用其编码器部分,从而获得低维的数据。再将这个数据输入到其它分类模型中进行训练。


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