前言

在前面幾天我們分享了Autoencoder的架構，以及實作了DAE、CAE和VAE等許多變體，而今天呢將會分享模型優化的部分

正文

模型優化確實是所有過程中最極其複雜的一環，它需要透過深刻的經驗和大量的時間，才能將模型調整到最接近完美的狀態。

模型的優化有以下這些方法：

調整架構

嘗試調整編碼器和解碼器結構，包括增加或減少層數和節點數，以找到更好的表示學習和重建性能，但是增加層數可能會增加電腦的資源消耗

正規化

使用正規化技術，如L1或L2正規化，來限制權重的大小，減少過擬合。

L1正規化能夠將模型的複雜度簡化，將模型裡所有的參數都取絕對值。沒有用的權重設為0，留下模型認為重要的權重。

L2正規化是把模型裏頭所有的參數都取平方求和。簡單來說就是削弱所有權重並保留，讓所有權重與神經元都處於活動狀態。

圖源：Blog

使用更多數據

增加訓練數據可以提高模型的性能，也可以更好抓住特徵。

調整損失函數

根據需求，可以嘗試不同的損失函數，如均方誤差（MSE）、二元交叉熵等。

數據預處理

確保數據預處理步驟正確，包括歸一化、標準化等。

使用不同結構

對於目標需求，也可以使用不同的模型，如CAE或DAE。

這是我每次看到訓練結果的反應XD

總結

以上就是今天分享優化模型的內容啦，我們的Autoencoder之旅也到一段落了，明天開始將會介紹生成對抗網路(GAN)，那我們明天見！