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PyTorchでCIFAR-10を処理するオートエンコーダーを作ってみよう
今回の目的 前回はMNISTの手書き数字を入力すると、その情報(元は28×28=784次元のデータ)を段階的に... 今回の目的 前回はMNISTの手書き数字を入力すると、その情報(元は28×28=784次元のデータ)を段階的に次元削減していきながら、2次元の情報とした後で、それを今度は784次元のデータへと復元する「オートエンコーダー」を作成してみました。その中で、オートエンコーダーのエンコーダー部では、元のデータをより次元数の少ない空間(前回は最終的には2次元空間)へとマッピングすること、デコーダー部ではマッピングされたデータを基に元の情報へと復元することを見てきました。そして、エンコーダー部で圧縮されたデータは「元データを復元するために不要な情報を削除したもの」「潜在変数と呼ばれる」であるといったことも見ました。 最後に、MNISTの手書き数字ではそれなりの結果を出した「全結合型のオートエンコーダー」を使って、CIFAR-10と呼ばれるMNISTよりも情報量が多い画像データのエンコード/デコードがう
2020/07/31 リンク