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python - 在 keras 中将自动编码器与任何分类器一起使用的最佳方法

问题描述

我在 Keras 中构建并训练了一个自动编码器，移除了解码器部分并添加了一个扁平层以生成特征向量。

现在我希望训练一个分类器（例如 SVM），但是，作为预处理步骤，我需要应用编码器来获取将在分​​类器中使用的特征向量。

问题是，整个数据集不适合内存！为了在训练自动编码器期间克服这个问题，我创建了一个生成器并使用fit_generator(..)了Model.

因此，我在训练 SVM 时遇到了同样的情况。我在 sk-learn 中阅读了有关Pipelines的信息，但我不确定它是否适合我的情况，因为我有批量情况。我还阅读了 sk-learn 文档页面中推荐的缩放策略，但同样，运行部分拟合不是问题，真正的问题是预处理步骤也必须分批运行。

我想知道在这种情况下我可以使用哪些策略？

标签： pythonscikit-learnkerasclassificationbatch-processing

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