A contractive autoencoder is an unsupervised deep learning technique that helps a neural network encode unlabelled training data. It makes this encoding less sensitive to small variations in its training dataset. This is accomplished by adding a regulariser, or penalty term, to whatever cost or objective function the algorithm is trying to minimize. The end result is to reduce the learned representation’s sensitivity towards the training input.
Un auto-encodeur contractif est une technique d’apprentissage profond non supervisé qui aide un réseau neuronal à encoder des données d’entraînement non étiquetées. Il rend cet encodage moins sensible aux petites variations de son ensemble de données d’apprentissage. Pour ce faire, un régulariseur ou terme de pénalité, est ajouté au coût ou à la fonction objective que l’algorithme tente de minimiser. Le résultat final est de réduire la sensibilité de la représentation apprise envers l’entrée d’entraînement.