Semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations for classification

Semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations for classification
Wang Huiling1
Song Wei1,2
Wang Chenni1,2
1. School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi Jiangsu 214122, China
2. Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications for Ministry of Education, Wuxi Jiangsu 214122, China

摘要

Auto-encoder could express the semantic features of data through deep unsupervised learning, but it was hard to determine the nodes of hidden layer and the processing of data for classification often leads to low accuracy and low stability. To solve the problems, this paper proposed a semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations(LSRAE) to extract the essential features of the samples more accurately by combining unsupervised learning with supervised learning. The sparse regularization term added constraints to the response of each hidden node, so that this algorithm could find potential structures in the data when the number of hidden neurons was large. At the same time, this algorithm introduced a label regularization term to compare the actual labels with desired labels by supervised learning to adjust the network parameters and further improve the classification accuracy. In order to verify the validity of the proposed method, this algorithm tested many data sets in the experiment. The results show that compared with traditional auto-encoders(AE), sparse auto-encoder(SAE), and extreme learning machine(ELM), SLRAE can obviously improve the classification accuracy and stability when the processed data is applied to the same classifier.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B,JUSRP51510)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150159)
中国博士后科学基金资助项目(2017M621625)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0147
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2613-2617
文章编号: 1001-3695(2019)09-012-2613-05

发布历史

[2019-09-05] Printed Article

引用本文

王慧玲, 宋威, 王晨妮. 稀疏和标签约束半监督自动编码器的分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2613-2617. (Wang Huiling, Song Wei, Wang Chenni. Semi-supervised auto-encoder using sparse and label regularizations for classification [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2613-2617. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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