machine-learning - AUTOENCODER - 重塑数据以获得更深的架构？
问题描述
我有一个包含 7 个变量（列）的数据框，我认为这些变量太少，无法在我的情况下进行适当的数据压缩。您如何看待重塑数据？例如
[1000 , 7] => [100,70] ## 7 columns to 70 columns
听起来不错？我对此有些怀疑，因为它会影响我的神经网络的数据理解。谢谢
解决方案
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