mnistの複数クラスを学習させたときのVariational AutoEncoderとAutoEncoderの中間層可視化したgif

MNISTの複数クラスを学習させた時にどんな感じで中間層が変わっていくのかを可視化した.

それだけです

以下にgifとコードを置きました.

https://urusulambda.github.io/products/vaeae.html

VAEもAEも隠れ層の次元を2にしています.学習も検証も10種類の画像を使用しています.

AutoEncoderは中間層手前でsigmoidを通しているのでプロットした全ての点が0~1の間に収まっています.四隅になんとなく別れています.

AE.png

 

一方でVAEは(0,0)を中心にガウス分布になるように広がっています.
1,7,0等は外側に偏っています.
VAE.png

 

 

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