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    但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像*传递给编码器。这将产生它们的潜在表示，本例(3,3,64)。然后使用降维算法（例如t-SNE）将它们映射到二维并绘制散点图，通过它们的标签（猫、狗或树）为点着色，如下图所示：可以清楚地看到，树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝**域，这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别?。ㄉ厦嫠档降淖约喽窖埃┮悖鹤员嗦肫骺梢栽诿挥斜昵┑那榭鱿卵昂芏喙赜谕枷穹掷嗟闹丁４车淖员嗦肫髂Ｐ退坪跻丫Щ崃耸莸挠幸庖宓那痹诒硎?。下面让我们回到本文的主题：它可以作为生成模型吗？首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。**重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。从潜在空间采样当我们在潜在空间中选择一个随机点时。昆山亨士乐编码器怎么样？河南亨士乐编码器市面价

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    同时减少其深度或特征图的数量。decoder=([(32,kernel_size=3,strides=2,padding="valid",activation="selu",input_shape=[3,3,64]),(16,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="selu"),(1,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="sigmoid"),([28,28])])剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。使用二元交叉熵损失对模型进行了20个epoch的训练，代码如下：ae=([encoder,decoder])pile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])history=(X_train,X_train,epochs=20,validation_data=(X_val,X_val))损失函数选择来说：二元交叉熵和RMSE都可以被用作损失函数，两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）?？雌鹄床淮?，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。河南亨士乐编码器市面价

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