隐藏层在哪里？
提问于 2020-11-09 23:02:59
我对自动编码器还是个新手。我有来自Keras (https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)的代码。我想知道我在代码中的注释是正确的吗？
input_img = keras.Input(shape=(784,)) # input
encoded = layers.Dense(128, activation='relu')(input_img) # is it hidden layer???
encoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded) # is it hidden layer???
encoded = layers.Dense(32, activation='relu')(encoded) # is it hidden layer???
decoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded) # is it hidden layer???
decoded = layers.Dense(128, activation='relu')(decoded) # is it hidden layer???
decoded = layers.Dense(784, activation='sigmoid')(decoded) # output如果可能的话，你们能多解释一下吗？谢谢！
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发布于 2020-11-24 14:50:45
隐藏层是位于输入层和输出层(ref)之间的任意层。因此，所有这些都是网络中的隐藏层：
encoded = layers.Dense(128, activation='relu')(input_img)
encoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = layers.Dense(32, activation='relu')(encoded)
decoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = layers.Dense(128, activation='relu')(decoded)在自动编码器中，有一个特别有趣的隐藏层:网络中的“瓶颈”隐藏层，它强制对原始输入进行压缩知识表示。在您的示例中，它是784到32的压缩，瓶颈隐藏层将是：
encoded = layers.Dense(32, activation='relu')(encoded)
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