【摘 要】
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当前对深度学习单层训练算法的研究工作较少，本文采用数据量、隐层节点和感受野大小，分析自动编码器和K-means算法在训练深度网络抽取特征上的表现。发现自动编码器对数据量，隐
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当前对深度学习单层训练算法的研究工作较少，本文采用数据量、隐层节点和感受野大小，分析自动编码器和K-means算法在训练深度网络抽取特征上的表现。发现自动编码器对数据量，隐层节点敏感，且学习率与数据量和感受野呈负相关；数据量一定后，K-means对数据量不敏感，且感受野大小的选取对该算法发挥性能至关重要。在实际应用中给自动编码器加入稀疏性控制是必要的。实验结果表明，本文的研究工作，对用自动编码器或K-means训练深度网络有一定的参考借鉴意义。
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