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1) 无监督学习模式对特征提取能力的限制与有监督学习相比#xff0c;无监督学习模式摆脱了对样本标签的依赖、避免了人工标注的困难#xff0c;但也因此失去了样本标签的…尽管近年来研究者对自编码器及其改进算法进行了深入研究但现阶段仍存在以下问题亟须解决。
1) 无监督学习模式对特征提取能力的限制与有监督学习相比无监督学习模式摆脱了对样本标签的依赖、避免了人工标注的困难但也因此失去了样本标签的辅助标签信息难以有效应用于特征提取中使自编码器性能与有监督学习存在一定差距。因此研究半监督或有监督条件下的自编码器合理运用标签信息提升自编码器特征提取能力是一个需要重点关注与解决的问题。针对此问题一方面可以通过在自编码器输入层或输出层中直接添加样本标签同时重构输入样本及其标签强迫自编码器在编码与解码过程中考虑到标签损失使提取的特征更加符合不同样本的类本质。另一方面可以通过在损失函数上添加暗含标签信息的类内离散度或类间离散度正则化项在最小化损失函数的过程中减少抽象特征的类内距离增加类间距离增强抽象特征的类可区分性提升自编码器的特征提取能力使抽象特征更适用于分类任务。
2) 硬件要求高训练时间长
复杂的网络结构依赖大量的训练样本以自编码器为代表的深度学习模型具有较高的时空复杂度需要消耗巨大的计算与存储资源这对硬件设备提出了更高要求往往导致训练时间过长。针对此问题一方面可以将模型压缩技术应用于自编码器中采用剪枝算法剔除冗余节点或通道实现网络结构的精简或对权值进行稀疏化抑制部分神经节点完成对网络参数的压缩。另一方面可以研究轻量化自编码器算法借鉴ELM-AE算法对自编码器的训练方式进行改进减少参数迭代微调次数提升算法训练效率。此外还可以通过研究分布式优化算法来降低模型的计算复杂度或研究并行计算方法以充分利用现有计算资源。这些方法有助于降低自编码器的结构复杂度降低软硬件要求减少训练时间。
3) 随机初始化引入额外噪声
目前绝大多数自编码器及其改进算法对网络参数均采用随机初始化这不可避免地引入了额外噪声影响算法的收敛速度与泛化性能。因此如何有效地进行网络初始化是一个值得深入研究的问题。针对此问题一方面可以通过在损失函数中添加 L1 或 L2 范数正则化项以降低随机初始化导致的噪声影响另一方面可以采用Glorot 初始化方法、He初始化方法等其他改进初始化方法在缓解噪声影响的同时使自编码器的训练过程更加稳定避免出现梯度消失或爆炸现象。
4) 难以适应小样本条件易产生过拟合
自编码器及其深度结构由于模型结构复杂需要大量样本进行训练在小样本条件下训练自编码器极易产生过拟合进而降低模型泛化性能。因此小样本条件已成为制约自编码器应用的关键因素。
鉴于此采用普通的自编码器对传感器时间序列数据进行异常检测运行环境为MATLAB R2021B。
% Loop through data points (the anomaly occurs somewhere around 1350)
for i 1000:1500% Take a frame of datadata faultydata(i:i99);% Predict with autoencoderyhat predict(autoenc,data);% Calculate errorlosses [losses;sqrt(sum((yhat - data).^2))];% After first frame, only add one data point to the plotif j 1yhat yhat(end);data data(end);end% Update data to be plotteddataall [dataall;[data yhat]];% Plotp1(1).XData 1:size(dataall,1);p1(2).LineWidth 1.5;p1(2).XData 1:size(dataall,1);p1(1).YData dataall(:,1);p2.LineWidth 1.5;p1(2).YData dataall(:,2);p2.XData 1:length(losses);p2.YData losses;pause(0.005)j j1;
end擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
完整数据和代码通过知乎学术咨询获得https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe1
