【发布时间】:2018-10-19 00:48:13
【问题描述】:
假设我们有一个具有三层的标准自动编码器(即 L1 是输入层,L3 是输出层,#input = #output = 100,L2 是隐藏层(50 个单元))。我知道自动编码器的有趣部分是隐藏部分 L2。它不会将 100 个输入传递给我的监督模型,而是为其提供 50 个输入。最佳隐藏单元大小是多少? 50 很好,但为什么不使用 51、52 或 63 个隐藏单元呢? 51 是否会比 50 个隐藏单元在监督模型中表现更好?
现在假设输入的数量是 1,000,000。如果 N 是单位数,那么我不想测试 N 的每个可能值以找出最佳 N。我认为至少存在一种算法,不需要测试每个可能值或消除一些可能的值其中。
question 有帮助吗?
【问题讨论】:
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没有通用的答案。找出答案的方法是尝试不同的值并选择最适合您的开发集的值。
标签: autoencoder unsupervised-learning