我正在使用 CNN 自动编码器创建一个状态表示层，稍后我将把它输入到我的强化代理中。所以我训练了我的 CNN 自动编码器，它给出了很好的状态表示。但我有以下问题，
- 我的自动编码器层可以过拟合吗
- 如果过拟合会在我的瓶颈层中导致垃圾信息吗？
如何证明我的 CNN 自动编码器的瓶颈层包含有用的信息？
数据挖掘
深度学习
自动编码器
2021-09-15 14:34:49
1个回答
是的，你的两个问题。您的自动编码器可能会过度拟合，这将导致您的瓶颈存储无用信息（除了它已经存储的任何有用信息）。
防止这种情况的一些方法是：
- 查找更大的数据集，或增加当前数据集。
- 向输入添加噪声（请参阅去噪自动编码器）。
- 正则化（例如提前停止、稀疏约束）