kerasのオートエンコーダを用いて特徴量抽出を行いたいと考えています。
Python
1from keras.layers import Input, Dense 2from keras.models import Model 3from keras.datasets import mnist 4import numpy as np 5 6encoding_dim = 32 7input_img = Input(shape=(784,)) 8encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img) 9decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded) 10autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded) 11 12autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') 13 14(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() 15x_train = x_train.astype('float32') / 255. 16x_test = x_test.astype('float32') / 255. 17x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:]))) 18x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:]))) 19 20autoencoder.fit(x_train, x_train, 21 nb_epoch=50, 22 batch_size=256, 23 shuffle=True, 24 validation_data=(x_test, x_test))
以上のようなコードで、32次元に圧縮した時の中間層から特徴量として値を抽出したいと考えているのですがどのようにしたら抽出できるのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
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