Deep learning 自动编码器，采用矢量大小3，将其缩小为大小2，然后将其重建回矢量3（TensorFlow）_Deep Learning_Autoencoder

Deep learning 自动编码器，采用矢量大小3，将其缩小为大小2，然后将其重建回矢量3（TensorFlow）

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Deep learning 自动编码器，采用矢量大小3，将其缩小为大小2，然后将其重建回矢量3（TensorFlow）,deep-learning,autoencoder,Deep Learning,Autoencoder,我看了这段视频（）并尝试自己构建一个自动编码器——使用我从课堂上学到的命令。我的目标是获取一个包含3个变量的向量，编码器将其压缩为2个变量，解码器将其重建为原始的3个变量（尽可能好）这是我的代码：问题是，神经网络“学会了”抛弃第三个变量，并按原样传递另外两个变量。。。在训练过程中，准确度不会改变。。。我怎样才能解决这个问题

我看了这段视频（）并尝试自己构建一个自动编码器——使用我从课堂上学到的命令。我的目标是获取一个包含3个变量的向量，编码器将其压缩为2个变量，解码器将其重建为原始的3个变量（尽可能好）

这是我的代码：

问题是，神经网络“学会了”抛弃第三个变量，并按原样传递另外两个变量。。。在训练过程中，准确度不会改变。。。我怎样才能解决这个问题