encoder-decoder 的经典架构相信很多同行也都非常熟悉了。其中的两个 LOSS 大家也都耳熟能祥: 1.Reconstruction Loss这个比较容易理解:生成模型嘛,让生成的结果尽可能接近原始的输入; 但对于 2. 拉近 encoder 输出的分布和标准正态分布就比较令我费解,为啥就非得是标准正态分布呢 ? 在解释 2 之前,有必要先简单说...
autoencoder = Model(input_layer, decoded) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') return autoencoder 自编码的目标便是在迭代过程中不断优化损失函数(重构误差) # calculate_losses是一个辅助函数,计算每个数据样本的重建损失 def calculate_losses(x, preds): losses = np.zeros(l...
通常,节点数会随着自动编码器中每个后续层的增加而减少,因为每个层的输入在各层之间变小。 4. 重建损失Reconstruction Loss:我们用于训练自动编码器的损失函数高度依赖于我们希望自动编码器适应的输入和输出类型。如果我们使用图像数据,最常用的重建损失函数是 MSE 损失和 L1 损失。如果输入和输出在 [0,1] 范围内,...
3.1 普通自编码器 普通自编码器训练目的就是为了使得输入等于输出,因此,损失函数loss可以设计如下: 公式中各项意义一目了然,不再解释。 3.2 稀疏自编码器 给自编码器中隐藏层单元加上稀疏性限制,在学习的过程中,均方误差可能变得很小,这样会导过拟合,而我们期望的是一个泛化能力很强的编码器,所以我们加入L1正则...
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test)) encoded_imgs = encoder.predict(x_test) decoded_imgs = decoder.predict(encoded_imgs) ...
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')# 模型摘要 autoencoder.summary()```在这个示例中，`num_features`是输入数据的特征数量。编码器部分将输入数据压缩成64维的编码，解码器部分则将这个编码重构回原始的`num_features`维数据。这个模型可以使用二元交叉熵作为损失函数进行编译，适用...
具体来说,如果单个神经元被激活的概率很小,则可认为该网络具有稀疏性。神经元是否被激活可以看做服从概率的伯努利分布。因此可以使用KL散度来衡量神经元被激活的概率ρ^与期望概率ρ之间的loss: 通过将D_KL加入到AutoEncoder的目标函数中,即可实现对神经网络稀疏性的约束。另外,还有一种方法就是对神经网络各层的输出...
# 定义loss误差计算 最小化平方差 cost = tf.reduce_mean(tf.pow(y_true - y_pred, 2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 第七步,定义训练和可视化代码,该部分为神经网络运行的核心代码。
使用paddle.nn.loss.MSELoss来计算损失值。 使用paddle.io.DataLoader来加载数据并组建batch。 In [15] import tqdm #参数设置 epoch_num = 200 batch_size = 128 learning_rate = 0.001 def train(): print('训练开始') #实例化模型 model = AutoEncoder() #将模型转换为训练模式 model.train() #设置优...
使用paddle.nn.MSELoss 来计算损失值。 使用paddle.io.DataLoader 来实现数据加载。 In [12] import tqdm # 参数设置 epoch_num = 200 batch_size = 128 learning_rate = 0.001 def train(): print('训练开始') # 实例化模型 model = AutoEncoder() # 将模型转换为训练模式 model.train() # 设置优化器...