我有一个使用 cifar -10 数据集的 CNN 模型。该模型是使用 Keras (Tensorflow) 构建的。
现在基于这个模型，我必须生成一个图像嵌入（向量）。这意味着 - 输入图像出现，我必须输出该图像的嵌入向量。
我不知道该怎么做。这不是一个直接的预测/分类输出。相反，我必须输出输入图像的嵌入（这与预测的嵌入不同，但仍然是嵌入向量）。
有什么建议吗？
使用 CNN 生成图像嵌入
数据挖掘
美国有线电视新闻网
2021-10-09 11:49:53
1个回答
您应该使用类似autoencoder的东西。基本上。您通过 CNN（编码器）传递图像，层大小减小。该网络的最后一层是产生嵌入的层（即输入的低维表示），您在此处使用的神经元数量是输入图像的向量嵌入的长度。
现在，您的嵌入只有在实际对图像中的数据进行编码时才有用。为了实现这一点，您需要另一个网络（解码器），它将图像嵌入作为输入，并输出与输入具有相同维度的图像。在这里，您尝试最小化一个损失函数，该函数告诉您从嵌入生成的图像与初始图像之间的距离（它可能是像素值之间的欧几里德距离）。
最后，如果需要输出图像的嵌入，只需将图像通过编码器网络并收集输出即可。
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