このスキームのように、テンソルフローを使用して CLDNN の実装を作成しようとしています。次元削減レイヤーに問題があります。
私が理解している限りでは、これは複数の制限付きボルツマン マシン (RBM) を積み重ねて作成されており、オートエンコーダーのように機能します。レイヤーのデコーダー部分は、エンコーダーをトレーニングしてウェルの次元を削減するためだけに存在します。これは、エンコーダーの出力を次のレイヤーの入力に「接続」することを意味します。
(デコードされた出力からの入力を比較することによって) オートエンコーダーをトレーニングする損失関数と、グラフ全体をトレーニングする別の損失関数を定義できます。これら2つの損失関数を訓練する方法はありますか? または、ここで問題を誤解しているのかもしれませんが、オートエンコーダーのデコーダー部分が「ループの外」に置かれており、トレーニングされていないように感じます。
そのようなオートエンコーダーや畳み込みレイヤーなどの実装を見つけました...しかし、ネットワーク内にオートエンコーダーを「挿入」する方法がよくわかりません(スキームのように)