学習済みのNNにおいて，あるノードに対する重みが類似するノードは
類似しているものと考えられる．
類似するノードは，一方を削除しても，NNの出力に与える影響は
小さいはずである．
これに基づき，特徴抽出を行う．
学習済みのNNの重みを入力として，SOMに代入する．
同一座標にマッピングされたものは類似しているので，1つだけを
残し，それ以外は削除する．
残った特徴により，再度，NNにて学習を行う．
これを繰り返すことにより，分類精度に影響を与えることなく，分類に
重要な特徴選択を行うことができるものと考えられる．
No comments:
Post a Comment