2017-04-06 67 views
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這個字段在Autoencoder中是什麼?
它有什麼意義?caffe中自動編碼器的稀疏字段是什麼?

layer { 
    name: "encode1" 
    type: "InnerProduct" 
    bottom: "data" 
    top: "encode1" 
    param { 
    lr_mult: 1 
    decay_mult: 1 
    } 
    param { 
    lr_mult: 1 
    decay_mult: 0 
    } 
    inner_product_param { 
    num_output: 1000 
    weight_filler { 
     type: "gaussian" 
     std: 1 
     sparse: 15 
    } 
    bias_filler { 
     type: "constant" 
     value: 0 
    } 
    } 
} 

這是一種空間型autoencoder? (是否是K-sparse自動編碼器?)

回答

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如果您查看重量填充代碼,它將用於計算用於初始化bernoulli random number generator的非零權重概率。

non_zero_probability = sparse/num_output 

最終它被用來掩蓋由gaussian distribution生成的原始權重。它與K-sparse autoencoder沒有任何關係。

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謝謝,但這是否意味着,結果實際上決定了非零激活的數量? – Breeze

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@ Coderx7我不遵循你的問題?稀疏參數僅用於權重初始化。沒有其他的。訓練之後,非零激活次數將改變,即增加或減少。除非它已經在最低限度。 – lnman

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謝謝,我完全錯了。順便說一句,對於這個參數有意義的值的範圍是什麼,小數字如0.05 OK? – Breeze