Klassiska autoencoders och variations autoencoders används för att lära sig komplexa datadistributioner, som bygger på standard funktion approximers, såsom neurala nätverk, som kan tränas med stokastiska lutning nedstigningsmetoder. Speciellt VAE har visat löfte på en hel del komplex uppgift. I detta dokument föreslås en ny autoencoder modell klassificering övervakad autoencoder (CSAE) baserad på fördefinierade jämnt fördelade klass centroider (PEDCC). För att utföra det övervakade lärandet för autoencoder använder vi PEDCC av latenta variabler för att träna nätverket för att säkerställa maximering av mellanklassavstånd och minimering av inomklassavstånd. Istället för att lära sig medelvärde/variation av latent variabler fördelning och ta reparameterization av VAE, latent variabler av CSAE används direkt för att klassificera och som inmatning av dekoder. Dessutom föreslås en ny förlustfunktion för att kombinera förlustfunktionen för klassificering, förlustfunktionen för bildcodec-fel och förlustfunktionen för att förbättra den subjektiva kvaliteten på avkodade bilder. Baserat på den grundläggande strukturen av den universella autoenkoder, insåg vi de omfattande optimala resultaten av kodning, avkodning och klassificering, och bra modell generalisering prestanda på samma gång. Teoretiska fördelar återspeglas i experimentella resultat.
Dessutom en ny klassificering övervakad autoencoder (CSAE) REF.
A Classification Supervised Auto-Encoder Based on Predefined Evenly-Distributed Class Centroids
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}