【发布时间】：2017-12-16 17:18:24
【问题描述】：
有人可以举例说明如何将自动编码器的隐藏层重用于神经网络的分类任务，我想在 tensorflow 的多层感知器模型中使用我的自动编码器的两层
【问题讨论】：
【发布时间】：2017-12-16 17:18:24
【问题描述】：
- 一旦您训练了自动编码器，就可以使用隐藏表示进行分类
- 训练自动编码器后，您可以冻结自动编码器模型的权重
- 现在您从输入层向前传递到隐藏层，其输出是隐藏表示
- 隐藏表示的输出可以用作任何正常分类器（如 SVM）的输入，也可以是另一个神经网络（如 MLP）
- 现在您只能使用自动编码器的一层进行分类
- 如果您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）那么您必须连接这两个层的结果，现在连接版本将被输入到另一个分类器，如 SVM
- 如果您对编码有疑问，请向我展示您的代码，我会在代码中告诉您需要哪些进一步的步骤
【讨论】：