【摘要】：為了降低傳統(tǒng)高維圖像數(shù)據(jù)降維可視化帶來的損失,提高數(shù)據(jù)可視化的效果,提出了一種基于深度特征與非線性降維相結(jié)合的圖像數(shù)據(jù)集可視化方法。該方法首先設(shè)計并訓(xùn)練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,模型在MNIST手寫體圖像數(shù)據(jù)集上取得了單模型最高的識別精度;其次,利用該高精度模型抽取圖像數(shù)據(jù)的深度中間層特征,將該深度特征作為圖像數(shù)據(jù)的有效表示;最后針對深度特征使用非線性降維方法將數(shù)據(jù)最終降低為二維,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效降低傳統(tǒng)圖像降維可視化方法中降維損失所帶來的誤差,可視化效果十分明顯。
[Abstract]:In order to reduce the loss of traditional high-dimensional image data reduction visualization and improve the effect of data visualization, an image data set visualization method based on depth feature and nonlinear dimensionality reduction is proposed. The highest recognition accuracy of a single model is achieved. Secondly, the depth middle layer feature is extracted from the image data by the high-precision model, and the depth feature is used as an effective representation of the image data. Finally, the data is reduced to two dimensions by nonlinear dimensionality reduction method for the depth feature, and the data visualization is realized. It can effectively reduce the error caused by dimension reduction loss in traditional image reduction visualization methods, and the visualization effect is very obvious.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2176114