自动编码器分类图像？

Question

我目前是一名学生，我正在开发一个神经网络项目来分类图像数据集。由于这些图像没有标记，我需要一种无监督的学习方法。 有人建议我应该使用自动编码器，是否可以使用自动编码器来“发现”重要特征，然后将“隐藏层”中学习到的特征用于多层感知器网络，例如我可以分类图像？ 谢谢大家的帮助。

Answer 1

分类本质上是一个监督问题。要做到这一点，您需要标记图像，分类器可以学习预测。你的问题听起来像集群。在这里，你可以根据一些相似的概念将图像分配到离散的类别（聚类）分配给相同群集的图像比分配给不同群集的图像更相似。许多聚类算法都可用。如果你想，你可以在一个自动编码器的隐藏层表示上进行聚类。您可以将其视为将图像非线性映射到特征空间后进行聚类。