自编码器和 Inception Resnet V2 功能

Question

我想创建一个自动编码器，从使用 Inception Resnet V2 模型提取的特征向量开始，并遵循下图中显示的图表：

这是我此刻写的代码：

image_size = (150, 150, 3)

model = InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=image_size)   
    
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

feature = model.predict(x[:10])

print(feature.shape) # (10, 3, 3, 1536)

在Keras中有什么实现方式？谢谢你的时间。

Answer 1

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

inputs = Input(1536)
x = inputs
x = Dense(500, activation='relu')(x)
x = Dense(2, activation='relu')(x)
x = Dense(500, activation='relu')(x)
x = Dense(1536, activation='relu')(x)
full_model = Model(inputs, x)
print(full_model.summary())

附带说明一下，我非常怀疑这个自动编码器能否在如此小的瓶颈下工作，所以我将它从 2 增加到某个更大的值（可能是 100）。

自编码器和 Inception Resnet V2 功能

Autoencoder and Inception Resnet V2 feature

python

tensorflow

keras

autoencoder