高维稀疏数据处理技巧：基于深度学习的自动编码器优化策略

在大模型训练中，高维稀疏数据处理是常见挑战。本文分享基于深度学习的自动编码器优化策略。

问题分析 高维稀疏数据特征维度通常超过10K，且非零元素占比极低（<1%）。直接输入会导致梯度爆炸、训练缓慢等问题。

解决方案 使用稀疏自编码器进行特征降维和重构：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups_vectorized

# 构建稀疏自编码器
class SparseAutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        encoded = self.relu(self.encoder(x))
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

# 训练配置
model = SparseAutoEncoder(input_dim=10000, hidden_dim=512)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练过程（简化版）
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, data)
    loss.backward()
    optimizer.step()

优化策略

L1正则化：在损失函数中加入L1惩罚项，增强稀疏性
稀疏约束：使用KL散度约束隐藏层输出稀疏度
自适应学习率：根据梯度变化动态调整学习率

此方法可将维度从10K降至512，同时保持关键特征信息，适用于大模型预处理阶段。

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