PythonのKerasを用いたオートエンコーダでの特徴量抽出後のパラメータの保存
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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。
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))
autoencoder.fit(x_train, x_train,
nb_epoch=50,
batch_size=256,
shuffle=True,
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特徴量を抽出し、次回からもう一度時間をかけて学習しパラメータを獲得しないといけないのでしょうか。
学習を省き、時間をかけずに一度獲得したパラメータを使い特徴量を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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その手のオブジェクトは通常、永続化の手段が用意されているので、調べてみると以下のようなものが出てきました。一度お試しください。
https://keras.io/ja/models/about-keras-models/
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