趋近智
虽然标准自动编码器为学习压缩表示提供了一个根基,但它们有时会学到琐碎的解或过拟合 (overfitting)训练数据,从而限制了它们在获取有意义数据结构方面的有效性。本章将介绍旨在克服这些问题并促进学习更稳定特征的正则化 (regularization)技术。
我们将考察几种主要方法。您将学习稀疏自动编码器,它们利用正则化或Kullback–Leibler (KL)散度等惩罚,在潜在编码中强制实现稀疏性,从而有效地使网络关注最显著的信息。我们还将涵盖去噪自动编码器 (DAEs),它们被训练从损坏的版本中重建干净数据,从而学习对输入噪声具有韧性的特征。此外,我们将讨论收缩自动编码器 (CAEs),它们明确地惩罚所学特征对微小输入变化的敏感度。
通过理解和实施这些方法,您将能够构建泛化能力更好、并能为各种任务学习更有用表示的自动编码器模型。我们将比较这些技术并提供实际的实施指导,包括去噪自动编码器和稀疏自动编码器的动手练习。
3.1 处理自编码器中的过拟合
3.2 稀疏自编码器:L1 和 KL 散度
3.3 去噪自编码器架构与训练
3.4 收缩自编码器公式
3.5 正则化技术的比较
3.6 实施去噪自编码器:动手实践
3.7 实现稀疏自编码器:实践操作
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