我应该使用损失函数还是准确率作为早停策略的度量指标？
我正在学习和尝试神经网络，希望从更有经验的人那里获得以下问题的意见： 当我在Keras中训练一个自编码器（使用'mean_squared_error'损失函数和SGD优化器）时，验证损失逐渐下降，而验证准确率上升。到目前为止都很好。 然而，一段时间后，损失仍在持续下降，但准确率突然回到了一...
自编码器中的权重绑定
我一直在研究自编码器，并在思考是否要使用绑定权重。我打算将它们堆叠作为预训练步骤，然后使用它们的隐藏表示来喂养神经网络。 如果使用非绑定权重，则会看起来像这样： f(x)=σ2(b2+W2*σ1(b1+W1*x)) 如果使用绑定权重，则会看起来像这样： f(x)=σ2(b2+W1T*σ...
Caffe中的权重绑定自编码器
据我所知，通常情况下自编码器在编码和解码网络中使用绑定权重对吧？ 我查看了Caffe的自编码器示例，但我没有看到如何绑定权重。我注意到编码和解码网络共享相同的blob，但如何确保权重被正确更新？ 如何在Caffe中实现绑定权重自编码器？
中间层导致TensorFlow优化器停止工作。
这张图展示了一个简单的信号识别编码器正在进行训练，实际上显示权重是通过优化器来进化的： import tensorflow as tf import numpy as np initia = tf.random_normal_initializer(0, 1e-3) DEPTH_1 = 1...
如何在PyTorch中使用BCELoss？
我想在PyTorch中编写一个简单的自编码器并使用BCELoss，但是由于它期望目标在0和1之间，所以我得到了NaN。有人可以发布一个BCELoss的简单用例吗？
LSTM自编码器问题
简述： 自编码器欠拟合时间序列重构，只预测平均值。 问题设置： 这里是我尝试的序列到序列自编码器的摘要。这张图片来自这篇论文：https://arxiv.org/pdf/1607.00148.pdf 编码器: 标准LSTM层。输入序列在最终隐藏状态中进行编码。 解码器: LSTM单元（我想！...
从已训练的自编码器中提取编码器和解码器
我希望将自编码器的学习和应用分为两部分，按照https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html所述的步骤，并使用时尚MNIST数据进行测试： 加载图像，进行拟合（可能需要数小时或数天），并使用回调函数保存最佳自编码器模型。该过...
Keras的dropout和GaussianNoise层是否在每个批次中应用不同的噪声实例？
我正在使用Keras构建一个去噪自编码器。我使用的模型是:input_img = Input(shape=(10,)) encoded = GaussianNoise(0.01)(input_img) encoded = Dropout(0.1)(encoded) encoded = Dens...
重复使用一组Keras层
我知道您可以重复使用Keras层。例如，我为解码器网络声明了两个层：decoder_layer_1 = Dense(intermediate_dim,activation='relu',name='decoder_layer_1') decoder_layer_2 = Dense(interm...
如何在Keras中正确实现自定义活动正则化？
我正在尝试按照Andrew Ng的讲义实现稀疏自编码器，如此处所示：这里。 它要求在自编码器层上应用稀疏约束，通过引入惩罚项(K-L散度)。我尝试使用这里提供的方向，在做了一些小修改后实现了它。 下面是由SparseActivityRegularizer类实现的K-L散度和稀疏惩罚项。def ...