用keras实现嘴唇图像的autoencoder
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本文介绍了我在silent speech项目期间实现的一个基于嘴唇图像数据集的自动编码器模型。其中输入与输出均为64×64尺寸的嘴唇灰度图。该模型由编码器和解码器两部分组成，并且实现了基于检查点机制，在每个epoch周期内自动保存测试集损失更小的模型。
数据集共包含84679张图片，其中前68728张图片作为训练集，后15951张图片作为测试集。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow import keras
import numpy as np
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras import optimizers
from matplotlib import pyplot as plt
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