grad-cam用tensorflow实现，稀疏自编码器及TensorFlow实现详解

很多朋友对grad-cam用tensorflow实现，稀疏自编码器及TensorFlow实现详解不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

顾名思义，自动编码器可以用自己的高阶特征对自己进行编码。自编码器其实是一种神经网络，输入和输入维数是一样的。利用稀疏编码的思想，目标是利用一些稀疏的高阶特征进行重组来重构我们自己。

早年在稀疏编码的研究中，通过对从大量黑白风景照片中提取的16*16的图像片段进行分析，发现几乎所有的图像片段都可以由64条正交的边组合而成，而组合一个图像片段所需的边数很少，即稀疏。声音也是如此。大量未标记音频中有20种基本结构，大部分声音可以通过这些基本结构的线性组合获得。

这就是特征的稀疏表达，更高层次的抽象特征是由少数几个基本特征组合组装而成的。

稀疏性是当今机器学习领域的一个重要课题。

稀疏性最重要的“客户”可能是高维数据。在今天的机器学习问题中，非常高维的数据随处可见。例如，在文档或图片分类中常用的词袋模型中，如果字典的大小是一百万，那么每个文档将由一百万维的向量表示。高维带来的一个问题就是计算量：在一个百万维的空间里，即使是计算向量内积的基本运算也会非常费力。

但是，如果向量是稀疏的(实际上，在单词袋模型中文档向量通常是非常稀疏的)，例如两个向量分别只有L1和L2非零元素，那么内积的计算只需要使用min(L1，L2)乘法就可以完成。因此，稀疏性对于解决高维数据的计算问题是非常有效的。

稀疏自编码器和张量流实现的详细说明

在稀疏自编码器(也称为稀疏自动编码器)中，稀疏惩罚被添加到重建误差中，以限制不是隐藏层中的所有单元在任何时候都被激活。如果m是输入模式的总数，可以定义一个参数_hat来表示每个隐层单元的行为(平均激活多少次)。基本思想是使约束值_hat等于稀疏参数。在具体实现中，在原损失函数中加入代表稀疏度的正则项，损失函数如下：

如果_hat偏离，那么正则项将惩罚网络。传统的实现方法是测量和_hat之间的Kullback-Leiber(KL)散度。在准备工作开始之前，我们先来看一下KL散度DKL的概念，它是一种非对称的度量，用来度量两个分布之间的差异。在本节中，两个分布是和_hat。当和_hat相等时，KL散度为零，否则会随着两者之差的增大而单调增大。KL散度的数学表达式如下：

下面是=0.3时KL散度DKL的变化图。从图中可以看出，_hat=0.3时DKL=0；在0.3的两边会单调增加：导入必要的模块：从TensorFlow加载MNIST数据集示例：定义SparseAutoEncoder类，除了引入KL散度损失外与前面的自动编码机类非常相似：在损失函数中加入KL约束，如下图：其中alpha为稀疏约束的权重。这个类的完整代码如下：

声明一个SparseAutoEncoder类的对象，调用fit()训练，然后计算重建图像：用网络学习重建损耗均方误差变化图：查看重建图像：结果如下：解读与分析。

必须注意的是，稀疏自编码器的主要代码和标准自动编码器完全一样，只有一个主要变化，——，增加了KL发散损失，以保证隐藏(瓶颈)层的稀疏性。如果我们比较两种方法的重建结果，我们可以看到，即使隐藏层中的单元数量相同，稀疏自动编码器也比标准自动编码器好得多：

在MNIST数据集上，标准自动编码器训练后的重构损失为0.022，而稀疏自编码器的重构损失为0.006，这表明稀疏自编码器更好地学习了数据的内在表示。

以上知识分享希望能够帮助到大家！