MATLAB自动编码器学习常数函数

我正在尝试用MATLAB训练一个基本的自动编码器。我的数据是430个十维点，我的自动编码代码是

n_features = 25;
autoenc = trainAutoencoder(data, n_features, ...
    'SparsityRegularization', 1, ...
    'SparsityProportion', 0.1, ...
    'L2WeightRegularization', 0.001, ...
    'MaxEpochs', 1000, ...
    'DecoderTransferFunction','purelin');

正如你所看到的，我使用的是线性解码器。当我在我的数据集

autoenc

上运行它时，结果只是学习了一个常量函数。所有输入权重最终都不同，但运行

predict（autoenc，data）

会为每个数据点提供相同的向量。会发生什么事

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编辑：我又环顾了一下四周，发现自动编码器有时只知道数据的平均值，并称之为一天，这似乎是一种常见的现象。显然这是一个优化错误，这是一个局部极小值。两者都不能提供令人满意的答案。据我所知，MATLAB的自动编码器只提供共轭梯度。

这些设置看起来很典型，所以我想知道训练数据是否有什么奇怪的地方。你能提供一些关于数据的更多信息吗？这是一个（非线性）低维细胞数据嵌入，最初约6500维。十是足够多的维度，以捕获数据中的至少一些结构；我用其他方法验证了这一点。隐藏层的激活看起来如何？i、 e.

encode（autoenc，data）

是否也为每个数据点提供相同的向量？这些设置的可能重复看起来很典型，因此我想知道训练数据是否有一些奇怪的地方。你能提供一些关于数据的更多信息吗？这是一个（非线性）低维细胞数据嵌入，最初约6500维。十是足够多的维度，以捕获数据中的至少一些结构；我用其他方法验证了这一点。隐藏层的激活看起来如何？i、 e.

编码（自动编码，数据）

是否也为每个数据点提供相同的矢量？可能的重复