我很难理解输入颜色的策略。大多数关于 RBM 的教程只训练灰度图像。
如果图像是灰度的，输入单元可以是二进制的，我可以将灰度值归一化为[0,1]，然后将它们视为输入层中的概率。或者白化数据集并在输入层中使用高斯单元。
如何处理彩色图像？显然，输入单位不能是二进制的——除非我为三个颜色通道中的每一个复制单位？或者流行的策略是什么？
如何在彩色图像上训练 RBM？
数据挖掘
RBM
2022-02-16 01:32:25
1个回答
我正在做一个类似的项目。这个想法仍在试验中，所以我不保证结果。您可以将图像转换为具有 8 个级别的灰度图像，然后您可以将这 8 个级别用作连接到具有（宽度 * 高度）图像的隐藏层的可见层，然后将此隐藏层用作隐藏层的可见层与您的班级数量分层。