26、自编码器在CIFAR - 10图像数据集上的应用

自编码器在CIFAR - 10图像数据集上的应用

在图像数据处理和机器学习领域，自编码器是一种强大的工具。本文将详细介绍如何使用自编码器对CIFAR - 10图像数据集中的马图像进行分类，并引入去噪自编码器来增强模型的鲁棒性。

自编码器作为分类器

首先，我们需要训练一个具有100个神经元的自编码器来学习马图像的表示。以下是训练自编码器的代码：

input_dim = np.shape(horse_x)[1]
hidden_dim = 100 
ae = Autoencoder(input_dim, hidden_dim) 
ae.train(horse_x)

在训练自编码器之前，我们需要完成以下步骤来准备CIFAR - 10数据：
1. 加载数据 ：加载CIFAR - 10的50,000张训练图像，每个图像类别有5,000个样本图像。图像及其关联标签从Python的Pickle二进制表示中读取。
2. 转换为灰度图 ：将每个32×32的三通道（红、绿、蓝像素各一个值）CIFAR - 10图像通过平均三个通道的值转换为单通道灰度图。
3. 创建自编码器类 ：创建一个具有100个神经元的单隐藏层自编码器类。输入是5,000张具有1,024个灰度强度像素的图像，在编码步骤中将其在隐藏层中缩减为100个值。编码步骤使用TensorFlow进行训练，使用均方根误差（RMSE）作为损失函数和相关优化器来学习隐藏层编码的权重（We）和偏置（Be）。