keras提取网络中间层输出、中间层特征

最新推荐文章于 2024-03-11 14:36:53 发布

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本文介绍如何使用堆叠自编码器(SAE)进行数据降维，通过构建深度神经网络模型并提取中间层特征，实现对高维数据的有效降维处理。

最近想用自编码网络降维一下数据，用堆叠自编码器SAE降维之后提取中间层特征

model = Sequential()

model.add(Dense(1024, activation='relu', input_shape=(1000,)))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))#第四层
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(1024, activation='relu'))

model.compile(loss='mse', optimizer='RMSprop', metrics=['mse'])

#提取第四层的输出
layer_model = Model(inputs=X_model.input, outputs=X_model.layers[4].output)

x_train_Dense = layer_model.predict(Xtrain)#使用这个提取出的模型进行预测，得到中间输出特征

#之后就可以使用x_train_Dense这个提取到的特征进行其他操作

如有错误，欢迎指出