Я новичок в глубоком обучении и хотел бы реализовать автоэнкодеры для обнаружения аномалий.
У меня есть два вопроса:
Исходя из ваших вопросов,
1- Слои декодера не всегда являются зеркальной версией слоев кодировщика. Вы можете проверить Mask R-CNN, YOLO и аналогичную сетевую архитектуру, чтобы убедиться, что декодер состоит из 1-2 слоев, а кодировщик состоит из нескольких слоев. Однако, основываясь на моем личном опыте, я бы определенно предложил реализовать зеркальные сети и снабдить их отзывами от уровней кодировщика. 2. Вы можете использовать часть кода (h) для выполнения нескольких задач, включая описание (путем предоставления его в RNN), классификацию (путем добавления DNN), локализации (путем добавления сети локализации) и т. д. Уровни кодировщика — это просто экстракторы функций, а Code (h) содержит извлеченные функции. Вам решать, что делать с этими функциями.
