融减自动编码器

摘要：

自动编码器(AE)是深度学习领域中一种结构简单且应用广泛的无监督特征提取算法.在图像特征提取方面,现有自动编码器普遍存在特征提取不充分、模型参数量较多等问题.针对上述问题,提出了一种用于图像特征提取的融减自动编码器(MRAE).首先,在该算法中提出"融减网络结构",该结构在编码器中通过特征交叉传递实现了特征融合,在解码器中通过优化解码结构降低了特征损失并减少了模型参数量;其次,设计一种联合重构损失函数,该函数通过计算特征层之间的重构损失,在加强特征层之间联系的同时可有效避免模型早熟.实验结果表明:在肺部CT图像数据集上,基于融减自动编码器所提取的特征使用支持向量机(SVM)、K-means和分类回归决策树(CART)等分类器,肺炎筛查准确率均在97％以上;在CvD数据集上,基于融减自动编码器所提取的特征使用全连接分类的准确率均在90％以上.

关键词：自动编码器(AE);特征提取;融减自动编码器(MRAE);融减网络结构;联合重构损失函数

所属期刊栏目：15

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1526-1533