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首先，我们学习一层特征检测器，其活动使我们能够重建输入。然后，我们学习第二层特征检测器，其活动使我们能够重建第一层特征检测器的活动。以这种方式学习几个隐藏层之后，我们尝试根据最后一层隐藏层中的活动预测标签，并通过所有层反向传播误差，以便微调最初发现的特征检测器，而无需使用标签中的宝贵信息。预训练可能会提取与最终分类无关的各种结构，但在计算成本低廉且标记数据昂贵的情况下，只要预训练将输入转换为使分类更容易的表示，这就可以了。
人工智能深度学习 - 计算机科学系
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