Train Stacked Autoencoders for Image Classification

1. 加載數據到內存

[train_x, train_y] = digitTrainCellArrayData;% 并隨機選擇顯示 100 副圖像， n = 100; idx = randi([1, size(train_x, 2)], n); for i=1:nsubplot(10, 10, i), imshow(train_x{idx(i)}); end

2. 定義并訓練 autoencoder 網絡模型

簡單起見，這里僅給出一個具有一個單隱層（隱層的神經元節點數為 100）的堆棧式自編碼器，

rng('default'); num_hid1 = 100;% 因為是自編碼器，也屬于無監督學習算法，因此不需要目標值 train_y 的參與 ae1 = trainAutoencoder(train_x, num_hid1, ...'MaxEpochs', 400, ...'L2WeightRegularization', .004, ...'SparsityRegularization', 4, ...'SparsityProportion', .15, ...'ScaleData', false);

定義網絡拓撲結構的過程，也是訓練的過程。

3. 過程及中間變量的可視化

• 可視化模型拓撲：view(ae1)
• 可視化學到的權值矩陣：plotWeights(ae1)

4. 訓練第二個 autoencoder

% 使用第一個自編碼器得到其對應的壓縮編碼， feat1 = encode(ae1, train_x); num_hid2 = 50; ae2 = trainAutoencoder(feat1, num_hid2, ...'MaxEpochs', 100, ...'L2WeightRegularization', .002, ...'SparsityRegularization', 4, ...'SparsityPropotion', .1, ...'ScaleData', false); view(ae2);% 使用第二個自編碼器得到其對應的壓縮編碼 feat2 = encode(ae2, feat1);

5. 應用于分類問題

softnet = trainSoftmaxLayer(feat2, train_y, 'MaxEpochs', 400); view(softnet)

6. 組建 stacked autoencoder

deepnet = stack(ae1, ae2, softnet); view(deepnet)

轉載于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421861.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 实现 stacked Autoencoder 解决图像分类问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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