Автокодировщик – это тип архитектуры нейронной сети, обычно используемый для задач обучения без учителя, таких как уменьшение размерности и сжатие данных. Однако его также можно адаптировать для задач классификации в сочетании с другими методами. В контексте Keras, популярной библиотеки глубокого обучения, существует несколько методов использования автокодировщиков для классификации. Вот несколько подходов:
-
Базовый автоэнкодер + классификатор:
- Обучите автокодировщик восстанавливать входные данные.
- Удалите декодерную часть автокодировщика и добавьте классификатор поверх кодировщика.
- Точная настройка сети путем обучения классификатора размеченным данным.
-
Автоэнкодер с шумоподавлением + классификатор:
- Обучите автокодировщик шумоподавлять входные данные, искажая их шумом и восстанавливая исходные данные.
- Используйте кодирующую часть автокодировщика шумоподавления в качестве средства извлечения функций.
- Добавьте классификатор поверх кодировщика и обучите его с помощью размеченных данных.
-
Вариационный автоэнкодер (VAE) + классификатор:
- Обучение вариационного автокодировщика, который является расширением базового автокодировщика и изучает распределение вероятностей в скрытом пространстве.
- Выборка изученного распределения для создания новых точек данных.
- Используйте кодировщик VAE в качестве средства извлечения признаков и добавьте поверх него классификатор.
-
Гибридный подход:
- Обучайте автокодировщик, используя базовый подход или подход с шумоподавлением.
- Извлечение функций из кодирующей части автокодировщика.
- Объедините эти функции с дополнительными функциями, созданными вручную, или функциями, извлеченными из других моделей.
- Передайте объединенные функции в классификатор для обучения.
-
Предварительное обучение и тонкая настройка:
- Предварительно обучите автокодировщик, используя непомеченные данные.
- Удалите часть декодера и добавьте классификатор поверх кодера.
- Точная настройка сети с помощью размеченных данных, используя предварительно обученные веса в качестве инициализации.