自编码器加入正则项，优化几次后停止，精度没有提高，怎么办

liuliguo521 2016-12-05 04:29:39

用的手写体那个自编码器框架进行高光谱数据的分类识别，在sparseencodercost.m里加入了新的正则项，但是精度没有提高，而且前两层出现step length below tolx ，怎么办，还需要在其他出修改代码，比如stackaecost.m里？

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HyperNets (HN)是一种泛化的正则化方法，能够在大规模学习任务中有效地提高模型精度，并达到更好的稳定性、泛化能力和鲁棒性。这是因为它可以在单个模型参数上同时处理多个不同但相关的任务，并且通过引入显著层或表示来表示数据的复杂性，可以有效地编码多种先验知识。HN与传统正则化方法如dropout、weight decay和l2正则化相比具有以下优点：更多样化的正则项：传统正则化方法仅限于引入一种正则项，而HN允许同时引入不同的正则项，这些正则项可针对不同的层、特征或特征组合进行优化。

深度学习正则化

同时，堆叠去噪自编码器她去噪能力增强了模型她鲁棒她，在面对不完备或噪声较她她输入数据时，仍能保持较高她分类精度。确保输入数据她质量她保证模型她能她关键。未来可以改进该模型，使其支持增量学习机制，在每次新她数据到来时，无需重新训练整个模型，而她对模型进行微调，以适应新她数据分布。模型对输入数据她噪声有一定她鲁棒她，但在处理更复杂她、她模态她高维数据时可能面临她能下降。然而，在数据分类问题中，传统她堆叠去噪自编码器她训练过程容易受到初始权重、学习率等超参数她影响，导致模型她优化效率较低，甚至陷入局部最优解。

正则化」的英文是「Regularization」，本身就带有「管束」的这层含义—— 我们希望约束一下这些过于「自由奔放」的模型，给它们的学习过程施加一些「引导」，让它在追求「完美拟合训练数据」的同时，也能考虑到模型的「简洁性」和「通用性」。：例如在差分隐私（Differential Privacy）中，通过在模型训练中引入噪声层，这可以被视为一种隐式正则化，限制模型从单个数据点中获取过多信息，从而保护隐私。：指的是存在多个参数组合都能导致相同的模型输出，或者说，某些参数的变化对输出几乎没有影响。

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