神经网络自洁之道：数据净化的实战技巧

神经网络的自洁之道：出淤泥而不染

神经网络在复杂环境中运行，常面临数据污染、对抗攻击等问题。如何让模型保持纯净性能，成为AI领域的重要课题。本文将探讨神经网络的自洁机制，并提供实用代码示例。

数据层面的自洁策略

数据是神经网络的第一道防线。鲁棒的数据预处理能有效过滤噪声和异常值。均值漂移算法可自动识别数据分布的聚类中心，远离异常点：

from sklearn.cluster import MeanShift
import numpy as np

# 生成含噪声的数据
X = np.concatenate([np.random.normal(0, 1, (100, 2)), 
                   np.random.normal(5, 1, (20, 2))])

# 均值漂移聚类
clustering = MeanShift(bandwidth=2).fit(X)
labels = clustering.labels_

# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=labels)
plt.title("MeanShift Clustering for Noise Detection")
plt.show()

自编码器能学习数据的内在表示，通过重建误差识别异常样本：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 构建自编码器
input_dim = X.shape[1]
encoding_dim = 2

input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoder = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)
decoder = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoder)
autoencoder = Model(inputs=input_layer, outputs=decoder)

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
autoencoder.fit(X, X, epochs=50, batch_size=32, shuffle=True)

# 计算重建误差
reconstructions = autoencoder.predict(X)
mse = np.mean(np.power(X - reconstructions, 2), axis=1)
threshold = np.percentile