基于深度特征与非线性降维的图像数据集可视化方法

发布时间：2018-08-10 20:30

【摘要】：为了降低传统高维图像数据降维可视化带来的损失,提高数据可视化的效果,提出了一种基于深度特征与非线性降维相结合的图像数据集可视化方法。该方法首先设计并训练了一个卷积神经网络模型,模型在MNIST手写体图像数据集上取得了单模型最高的识别精度;其次,利用该高精度模型抽取图像数据的深度中间层特征,将该深度特征作为图像数据的有效表示;最后针对深度特征使用非线性降维方法将数据最终降低为二维,实现数据可视化。实验结果表明,该方法能够有效降低传统图像降维可视化方法中降维损失所带来的误差,可视化效果十分明显。
[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.
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2176114