Анализ изображений / извлечение признаков с использованием PCA

Question

PCA для извлечения признаков.

Привет всем: я прочитал несколько статей об использовании PCA для извлечения признаков, а затем с помощью нейронной сети для классификации изображений.Но я понял, что PCA принимает данные 2D, а сверточные сети - данные 3D.Пока я могу изменить свои изображения в 2D и запустить PCA, но я не знаю, как ввести результат в сверточную сеть.Заранее спасибо.

Answer 1

Сверточные сети специализируются на извлечении объектов из изображений, поэтому я не думаю, что вам понадобится какая-либо предварительная обработка изображений (за исключением, возможно, вычитания среднего пиксельного значения) перед передачей их в качестве входных данных для CNN.

Сверточные сети приводят к большому количеству признаков, поэтому можно уменьшить количество признаков, полученных от CNN с использованием PCA перед подачей в классификатор.Это делается иногда на практике, так как особенности, полученные от CNN, обычно тесно связаны друг с другом.PCA может удалить эти корреляции, одновременно уменьшая вычислительную нагрузку во время дальнейшей обработки.

Таким образом, чтобы ответить на ваш вопрос, вы можете применить PCA к результату CNN, но не наоборот.Я полагаю, что вы читаете в статьях, относящихся к общим нейронным сетям (не CNN), где применение PCA перед извлечением функций NN более уместно.