tensorflow自动编码器无法在训练中学习
TensorFlow自动编码器无法在训练中学习的可能原因有以下几点：
- 数据集问题：自动编码器的训练需要大量的高质量数据。如果数据集质量较低、噪声较多或者数据分布不均匀，可能导致自动编码器无法学习有效的特征表示。
- 模型设计问题：自动编码器的网络结构和参数设置可能不合适。例如，编码器和解码器的层数、神经元数量、激活函数选择等都会影响模型的学习能力。
- 学习率问题：学习率是控制模型参数更新的步长，过大或过小的学习率都可能导致训练困难。合适的学习率设置有助于模型的收敛和学习。
- 损失函数选择问题：自动编码器的损失函数选择也会影响模型的学习能力。常用的损失函数有均方差损失、交叉熵损失等，根据具体任务和数据特点选择合适的损失函数。
- 训练时间不足：自动编码器的训练通常需要较长的时间，特别是在复杂的任务和大规模数据集上。如果训练时间不足，模型可能无法充分学习到数据的特征。
针对以上问题，可以尝试以下方法来解决：
- 数据预处理：对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，提高数据质量和可学习性。
- 调整模型结构和参数：尝试不同的网络结构、层数、神经元数量、激活函数等，通过实验找到最适合任务的模型配置。
- 调整学习率：根据训练过程中的效果调整学习率，可以使用学习率衰减策略或者自适应学习率算法。
- 尝试不同的损失函数：根据任务的特点选择合适的损失函数，可以尝试多种损失函数的组合或者自定义损失函数。
- 增加训练时间：增加训练的迭代次数或者使用更大规模的数据集，确保模型有足够的时间学习到数据的特征。
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from tensorflow.keras.layers import
浏览 41提问于2020-02-19得票数 2
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浏览 0提问于2018-10-10得票数 1
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浏览 2提问于2017-07-10得票数 0
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如果我有一组N个数据，那么每个数据都有4个特征。我不知道这些特征之间可能存在(或不存在)的关系。
是否有可能从我最初的集合中生成新的数据，以尊重特性之间可能存在的隐式关系，而不必显式地找到这些关系？
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浏览 5提问于2016-12-07得票数 0
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在一篇关于汽车编码器深入学习的文献中，人们说这些网络在2006年到2010年被用于深层神经网络初始化。
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有人能解释我如何在tensorflow中初始化LSTM的隐藏状态吗？我正在尝试构建LSTM递归自动编码器，因此在对该模型进行训练之后，我希望将无监督模型的学习隐藏状态转换为监督模型的隐藏状态。
浏览 3提问于2017-02-23得票数 17
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浏览 0提问于2019-11-25得票数 0
我使用的数据集是 images = [image] transform = A.Compose([ A.RandomCrop(224, 224), A.RandomRotate90(p=1),
浏览 7提问于2022-02-20得票数 0
4回答
我想比较CNN和自动编码器在caffe中的性能。我完全熟悉cnn在咖啡馆，但我想是自动编码器也有deploy.prototxt文件？使用这两个模型而不是使用架构有什么不同吗？
浏览 0提问于2016-03-30得票数 2
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我正在使用卷积自动编码器。我的自动编码器配置有一个卷积层，具有stride (2,2)或avg-pooling和relu激活，以及一个解卷积层，具有stride (2,2)或avg-unpooling和relu激活。我用MNIST数据集训练了自动编码器。
当我查看第一个卷积层(20个滤波器，滤波器大小为3)之后的特征图时，我得到了一些黑色的特征图，而学习到的滤波器不是黑色的。我用TensorFlow和Theano自动
浏览 6提问于2017-03-27得票数 0
来自伊恩·古德费罗的“深度学习书”：我不明白这部分。g是解码器，f是编码器。为什么编码器和解码器要完美地表示输入数据x是不可取的？
另一种解决这个问题的方法是--为什么自动编码器需要正规化？我理解在预测机器学习</e
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
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我有9个输入的时间序列数据，所以我想使用自动编码器来创建新的特性，因为我已经不能手动创建有意义的特性了。我通过以下自动编码器运行Xencoded = BatchNormalization()(i)
encoded = Dense(256, activation='linear'tf.keras.optimizers.Adam(.0005), loss={'decoded':'mse','label_output':&
浏览 2提问于2022-01-31得票数 1
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如何设计自动编码器体系结构
、、、、
我想构建一个自动编码器(CNN)来学习我的数据的表示。参考架构是否像ResNet/Inception之类的？如果没有，我应该手动设计层吗？转换学习/微调是否适用于自动编码器(还是从零开始训练更好)？
浏览 0提问于2018-09-10得票数 5
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y值存储在v1中，所有向量的x间隔是相同的。类似地，有一个向量v2表示类似于y=log(x)的模式。
问题是:是否存在一组向量，表现出与v1相似(不完全相同)的模式，对于v2等具有类似的模式？
浏览 0提问于2019-06-18得票数 1
我正在使用只使用CPU的Keras在python中训练LSTM自动编码器模型。
我可以看到在fit函数中有一个名为use_multiprocessing的参数。我在tensorflow.org上阅读了解释，但是如果我将参数设置为真，我无法从它中理解如何影响我的模型。我正在寻找方法来加快我的模型的训练，我想知道这个参数是否会有帮助。
浏览 17提问于2022-02-14得票数 1
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(x -> x)
浏览 4提问于2018-08-05得票数 2
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我看了一下泽勒·的论文，以及他在youtube上演讲的一些视频，当时我正试图用tensorflow复制这篇文章，我偶然发现了一种叫做自动编码器的东西，它的程序看起来(无论是对还是外部的)都很相似，比如：对所有层进行冲洗和重复，完成后，将过程反转回像素空间，
将其与我在github 上看到的自动编码器进行比较，可以这样做：
..
浏览 5提问于2016-05-26得票数 0
2回答
具有传输学习的自动编码器？
、、、、
有什么方法可以用像ResNet这样的预训练模型来训练自动编码器模型吗？这里有可能使用预先训练过的模型的权重吗？
浏览 1提问于2018-09-22得票数 1
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