1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do uczenia głębokiego z Keras
Connected

ćwiczenie

Odszumianie jak autoenkoder

Świetnie, właśnie zbudowano model autoencoder. Sprawdźmy teraz, jak poradzi sobie z trudniejszym zadaniem.

Na początku zbudujesz model kodujący obrazy i sprawdzisz, jak poszczególne cyfry są reprezentowane za pomocą show_encodings(). Do zbudowania enkodera wykorzystasz swój autoencoder, który został już wcześniej wytrenowany. Użyjesz tylko pierwszej połowy sieci – tej zawierającej warstwę wejściową i warstwę wąskiego gardła. Dzięki temu uzyskasz wyjście o rozmiarze 32 liczb, reprezentujące zakodowaną wersję obrazu wejściowego.

Następnie zastosujesz swój autoencoder do zaszumionych obrazów ze zbioru MNIST – model powinien usunąć artefakty szumu.

X_test_noise jest już wczytany do twojego środowiska. Cyfry w tym zaszumionym zbiorze wyglądają tak:

Wykorzystaj moc autoenkodera!

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Zbuduj model encoder, korzystając z pierwszej warstwy wytrenowanego modelu autoencoder.
  • Wykonaj predykcję na X_test_noise za pomocą encoder i wyświetl wyniki za pomocą show_encodings().