27、深度学习中的自编码器、序列到序列模型及超参数调优

深度学习中的自编码器、序列到序列模型及超参数调优

自编码器与前置任务

自编码器能够在无标签的情况下进行训练，以学习数据关键特征的提取。这些关键特征提取能力可应用于多种场景，如数据压缩和去噪。

在图像领域，让模型学习数据的关键特征而非数据本身十分重要。这能使模型不仅在相同分布的未见过数据上具有泛化能力，还能在部署后输入分布发生变化时进行更准确的预测。例如，一个识别飞机的模型，若训练数据中没有飞机在机库的图像，当模型部署后遇到机库中的飞机图像时，就会出现输入分布变化（数据漂移），导致准确率下降。即便通过增加机库背景的图像重新训练模型，在现实世界中仍可能遇到未预料到的背景，如水上飞机、飞机墓地中的飞机或工厂中部分组装的飞机等。

为了让自编码器更好地学习关键特征，我们可以采用前置任务进行预训练。具体步骤如下：
1. 对目标模型进行预热（有监督）训练，以实现数值稳定。
2. 构建一个自编码器，其编码器由目标模型的茎卷积组构成，解码器由倒置的茎卷积组构成。
3. 将目标模型中数值稳定的权重转移到自编码器的编码器中。
4. 在前置任务（如压缩、去噪）上对自编码器进行无监督训练。
5. 将自编码器编码器中经过前置任务训练的权重转移到目标模型中。
6. 对目标模型进行有监督训练。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何构建一个自编码器：

from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose
f