稀疏自编码器和分类器实现结合

资 源 简 介

稀疏自编码器和分类器实现结合

详 情 说 明

稀疏自编码器与分类器的结合为手写体识别提供了一种半监督学习方案。这种方法的创新性在于利用无标签数据提升模型性能。首先通过稀疏自编码器对5-9数字的无标签样本进行无监督预训练，这种训练方式能够捕捉数据的内在特征结构。自编码器的稀疏性约束迫使网络学习更具代表性的特征而非简单复制输入。

完成预训练后，固定网络的前几层参数，这些层此时已成为优质的特征提取器。通过前向传播过程，可以将原始数据转换为更高层次的特征表示。然后用0-4的有标签数据在这些提取的特征上训练Softmax分类器，这个过程属于监督学习阶段。

最终模型测试时，完整的数据处理流程是：输入图像→稀疏自编码器特征提取→Softmax分类预测。这种方法特别适合标签数据有限但无标签数据充足的场景，通过无监督预训练获得的特征通常比直接使用原始像素输入更具判别力。