《表3 改进自动编码器各层超参数和激活函数Tab.3 Hyper parameters and activation function of layers in proposed improved a

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《利用改进自动编码器光谱法预测土壤有机质》

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改进自动编码器中的编码器、解码器和分类器可以通过不同的模型实现，在基于土壤近红外光谱的有机质含量等级分类应用中，编码器、解码器、分类器均通过多层前馈神经网络实现。调节神经网络模型层数及各层的属性（如全连接层、卷积层等）可以控制模型容量、特征种类。实验中，编码器、解码器和分类器均采用两个全连接层实现（图3），3个部分各层的神经元数目和激活函数，根据多次尝试后确定。表3为最终实现的改进自动编码器中各层神经网络的神经元数目和激活函数的组合。