我一直在查看 keras 博客中的自动编码器：https ://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html

我想知道，为了能够赋予它不同的表面，即二维向量，其中一些具有大尖峰，需要什么图案。

例如，这里我们看到一个看起来很干净的表面：

如果我想从这个表面移除单个尖峰，神经网络会是什么样子？

我认为正常的全连接前馈传播就足够了吗？如果是这样，有什么方法可以在应该消除尖峰时控制阈值？

另外，您是否同意训练原理仍然与 keras 博客中显示的相同？如果我简单地用许多干净表面的好例子训练它来识别自己，它会起作用吗？