如何从自动编码器中重用隐藏层来进行张量流中的分类任务

Question

有人可以举例解释如何从神经网络中重复使用隐藏的自动编码器层进行分类任务，我想在张量流中的多层感知器模型中使用两层自动编码器

Answer 1

• 训练完自动编码器后，隐藏的表示可用于分类
• 训练自动编码器后，冻结自动编码器模型的权重
• 现在，您将输入图层的前向传递到隐藏图层，其输出为隐藏图像
• 隐藏表示的输出可以用作任何普通分类器（如SVM）的输入，也可以是其他神经网络，如MLP
• 现在您只能使用自动编码器的一层进行分类
• 如果你正在使用两层自动编码器（我没有看到有人这样做，我认为这是一个坏主意）那么你必须连接图层的结果，现在连接版本将输入到另一个分类器，如SVM
• 如果您对此编码有疑问，请告诉我您的代码，我会在代码中告诉您需要的其他步骤