這幾天反覆的看denoise auto-encoder的解釋，尤其是geometric interpretation。作者寫道，本來的資料假定是在乙個低緯度的流行結構上，加了噪音之後，這些噪音點就距離這個流行結構要有點遠，或者不在這個流行結構上了，那麼學習的過程就會去學習在這個本來的流行結構。
個人認為：如果就算不加噪音點，你去學習的還是這個流行結構呢，並且由於噪音點的減少，單純的對於這個樣本來說，你學習的還更準確呢？為啥要加噪音呢？
加了噪音後對這個樣本來說，學習到的流行結構過程中，多少**到噪音資料的影響的，那麼對於這個學習樣本來說，其實學習到的效果肯定不如沒有加噪音的好。那為啥還要加噪音？個人認為 只是單純的為了增加網路的泛化能力吧？ 但是作者並沒有這麼直接的提出來 是這麼個目的。真是奇怪，不知道誰能給點解釋？
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