Автокодировщики в основном используются для задач обучения без присмотра, таких как уменьшение размерности и сжатие данных. Однако их также можно адаптировать для задач классификации. Вот несколько методов использования автоэнкодеров для классификации в Keras:

1. Подход с предварительным обучением и точной настройкой. Этот метод включает в себя предварительное обучение автокодировщика на неразмеченных данных для изучения значимых представлений. После предварительного обучения декодерная часть автокодировщика отбрасывается, а поверх кодера добавляется классификатор. Затем классификатор настраивается с использованием размеченных данных.

2. Совместное обучение. В этом подходе автоэнкодер и классификатор обучаются совместно с использованием как помеченных, так и неразмеченных данных. Автоэнкодер помогает изучить полезные функции, которые затем используются классификатором для классификации.

3. Автоэнкодер как средство извлечения функций. Здесь автоэнкодер обучается на немаркированных данных для изучения компактных представлений. Кодирующая часть автокодировщика затем используется для извлечения признаков из входных данных, которые передаются в отдельный классификатор для классификации.

4. Стекированные автокодировщики. Этот метод включает в себя обучение нескольких уровней автокодировщиков, при этом каждый уровень постепенно изучает более абстрактные представления. Последний уровень автокодировщика можно использовать в качестве средства извлечения признаков, а для классификации поверх него добавляется классификатор.

5. Автокодеры с шумоподавлением. Автокодеры с шумоподавлением обучены восстанавливать неискаженные входные данные из шумных входных данных. Используя для классификации автокодировщик с шумоподавлением, он может получить надежные представления, на которые меньше влияет шум во входных данных.