25、自编码器与CIFAR - 10图像数据集的深入探索

自编码器与CIFAR - 10图像数据集的深入探索

1. 批量训练

在训练神经网络时，如果时间充裕，逐个样本进行训练是较为稳妥的做法。但当网络训练耗时过长时，批量训练是一种有效的解决方案。批量训练即一次使用多个数据输入进行网络训练。通常，随着批量大小的增加，算法速度会加快，但成功收敛的可能性会降低。

以下是批量训练的相关代码示例：

from autoencoder import Autoencoder
from sklearn import datasets
hidden_dim = 1
data = datasets.load_iris().data
input_dim = len(data[0])
ae = Autoencoder(input_dim, hidden_dim)
ae.train(data)
ae.test([[8, 4, 6, 2]])

运行 train 函数会输出关于损失在各个时期如何减少的调试信息， test 函数则会显示编码和解码过程的信息：

('input', [[8, 4, 6, 2]])
('compressed', array([[ 0.78238308]], dtype=float32))
('reconstructed', array([[ 6.87756062,  2.79838109,  6.25144577,  2.23120356]], dtype=float32))