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）。看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。去哪买亨士乐编码器。广西亨士乐编码器常见问题
0分享至用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈说到计算机生成的图像肯定就会想到deepfake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会提到GAN。使用GAN的开发了很多许多惊人的应用程序，并且可以在这些应用程序中生成高保真图像。但是GAN的缺点也十分明显：1、训练不稳定，经常会出现梯度消失、模式崩溃问题（会生成相同的图像），这使得我们需要做大量的额外工作来为数据找到合适的架构。2、GAN很难反转（不可逆），这意味着没有简单的方法可以从生成的图像反推到产生这个图像的噪声输入。例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。3、GAN不提供密度估计。也就是说可以生成图像但无法知道特定特征出现在其中的可能性有多大。购买亨士乐编码器维修浙江亨士乐编码器哪家好。
例如：如果对于异常检测来说密度估计是至关重要的，如果有生成模型可以告诉我们一只可能的猫与一只不太可能的猫的样子，我们就可以将这些密度估计传递给下游的异常检测任务，但是GAN是无法提供这样的估计的。自编码器(AE)是一种替代方案。它们相对快速且易于训练、可逆且具有概率性。AE生成的图像的保真度可能还没有GAN的那么好，但这不是不使用他们的理由！有人说：一旦GAN出现，自编码器就已经过时了。这在某种程度上是正确的，但时代在进步GAN的出现让自编码器的发展有了更多的动力。在仔细地研究后人们已经意识到GAN的缺点并接受它们并不总是**适合的模型。，所以目前对自编码器继续进行更加深入的研究。例如，一种被称为矢量量化变分自编码器(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder/VQ-VAE)的自回归AE声称可以生成与GAN的质量相匹配的图像，同时不会有GAN的已知缺点，例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。使用VQ-VAE-2生成多样化的高保真图像”（链接：arXiv：）在论文中，作者通过生成渔民图像将他们的AE模型与DeepMind的BigGAN进行了比较。可以看到AE生成的图像之间还是有多少变化的。另外，在自编码器领域另一个令人兴奋的研究的例子是VAE/GAN。
”的玩家制作的手绘形状的quickdraw数据集构建一个简单的自编码器。为了方便演示，我们将只使用三类图像：狗、猫和树。这是图像的示例。如何构建一个自编码器呢？它需要由两部分组成：编码器，它接收输入图像并将其压缩为低维表示，以及解码器，它做相反的事情：从潜在表示产生原始大小的图像.让我们从编码器开始。因为是处理图像所以在网络中使用卷积层。该模型将输入图像依次通过卷积层和**大池化层，以将它们压缩成低维表示。encoder=([([28,28,1],input_shape=[28,28]),(16,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(32,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(64,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2)])这种特殊的架构基于AurélienGéron在他的书中用于FashionMNIST数据集的架构（参见底部的来源）。这里使用SELU***而不是ReLU，是因为他比较新，效果也好编码器**终输出64个特征图，每个特征图大小为3x3，这就是对数据的低维表示。下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度。亨士乐编码器哪家的价格比较好。
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