換臉實驗總結

  自編碼器在早期的一個重要應用就是初始化神經網絡的權重參數，這種經過逐層預訓練加微調獲得的初始化參數要比傳統的對稱隨機初始化參數效果好，更容易收斂，並在必定程度上緩解了BP算法在深層網絡訓練中出現的梯度消失問題，但後來出現了批規範化，深度參差網絡等比逐層預訓練效果好。自編碼器主要應用在特徵提取跟非線性降維，用於高維數據可視化，與流形學習密切相關。   自動編碼器是一種有三層的神經網絡：輸入層、隱

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