我使用自動(dòng)編碼器作為降維技術(shù)，將學(xué)習(xí)到的表示用作可用于進(jìn)一步分析的低維特征。代碼片段：# Note: implementation --> based on keras encoding_dim = 32# Define input layerX_input = Input(shape=(X_train.shape[1],))# Define encoder:encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(X_input)# Define decoder:decoded = Dense(X_train.shape[1], activation='sigmoid')(encoded)# Create the autoencoder modelAE_model = Model(X_input, decoded)#Compile the autoencoder modelAE_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')#Extract learned representationlearned_feature = Model(X_input, encoded)history = AE_model.fit(X_train, X_train, epochs=10, batch_size=32)我一直在尋找一種方法來(lái)衡量學(xué)習(xí)表示的質(zhì)量。我發(fā)現(xiàn)一種方法是測(cè)量重建誤差。我使用以下代碼來(lái)這樣做：import mathreconstr_error = AE_model.evaluate(X_train, X_train, verbose=0)print('The reconstruction error: %.2f MSE (%.2f RMSE)' % (reconstr_error , math.sqrt(reconstr_error )))結(jié)果我得到了 0.00 MSE (0.05 RMSE)。然而，我不確定上面的代碼在測(cè)量重構(gòu)誤差方面是否正確？另外，如果有其他方法可以這樣做，請(qǐng)告訴我。