54、深入探索自编码器：从基础到高级应用

深入探索自编码器：从基础到高级应用

1. 自编码器概述

自编码器可以被视为一种自监督学习的形式，即使用自动生成标签的监督学习技术，在这种情况下，标签简单地等同于输入。

2. 堆叠自编码器

2.1 堆叠自编码器的结构

和其他神经网络一样，自编码器可以有多个隐藏层，这种情况下被称为堆叠自编码器（或深度自编码器）。增加更多层有助于自编码器学习更复杂的编码。不过，要注意不能让自编码器过于强大。例如，一个强大的编码器可能只是将每个输入映射到一个任意数字，解码器学习反向映射，这样虽然能完美重构训练数据，但无法学习到有用的数据表示，也难以泛化到新实例。

堆叠自编码器的架构通常关于中心隐藏层（编码层）对称，就像一个三明治。以MNIST数据集的自编码器为例，可能有784个输入，接着是一个有100个神经元的隐藏层，然后是一个有30个神经元的中心隐藏层，再是另一个有100个神经元的隐藏层，最后是一个有784个神经元的输出层。

2.2 使用Keras实现堆叠自编码器

以下是使用Keras为Fashion MNIST数据集构建堆叠自编码器的代码：

import keras

stacked_encoder = keras.models.Sequential([ 
    keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]), 
    keras.layers.Dense(100, activation="selu"), 
    keras.layers.Dense(30, activation="s