栈式降噪自编码器（ SdA）与深度信念网络（DBN）相比有啥特点优势，应用的范围是啥
自编码器在实际应用中用的很少，2012年人们发现在卷积神经网络中使用自编码器做逐层预训练可以训练深度网络，但很快人们发现良好的初始化策略在训练深度网络上要比费劲的逐层预训练有效得多，2014年出现的Batch Normalization技术使得更深的网络也可以被有效训练，到了2015年底，通过使用残差学习（ResNet）我们基本上可以训练任意深度的神经网络。
【栈式降噪自编码器（ SdA）与深度信念网络（DBN）相比有啥特点优势，应用的范围是啥】 自编码器吸引了一大批研究和关注的主要原因之一是很长时间一段以来它被认为是解决无监督学习的可能方案，即大家觉得自编码器可以在没有标签的时候学习到数据的有用表达。再说一次，自编码器并不是一个真正的无监督学习的算法，而是一个自监督的算法。自监督学习是监督学习的一个实例，其标签产生自输入数据。要获得一个自监督的模型，你需要想出一个靠谱的目标跟一个损失函数，问题来了，仅仅把目标设定为重构输入可能不是正确的选项。基本上，要求模型在像素级上精确重构输入不是机器学习的兴趣所在，学习到高级的抽象特征才是。事实上，当你的主要任务是分类、定位之类的任务时，那些对这类任务而言的最好的特征基本上都是重构输入时的最差的那种特征。
（转自Keras中文版）
■网友
个人认为、做到目前为止、只要调得一手好参、各个模型结果都差不多、只是有些非监督有些监督、随便找个数据库识别做应用就可以了吧～
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