CNNオートエンコーダーのボトルネックレイヤーに有用な情報が含まれていることをどのように証明できますか？

CNNオートエンコーダーを使用して状態表現レイヤーを作成しています。これを後で補強エージェントにフィードします。だから私は私のCNNオートエンコーダーを訓練しました、そしてそれは素晴らしい状態表現を与えています。しかし、私は次の質問があります、

1. オートエンコーダレイヤーを過剰に適合させることはできますか
2. オーバーフィットがあると、ボトルネックレイヤーに情報が粗末になりますか？

両方の質問にはい。オートエンコーダーはオーバーフィットする可能性があり、これにより、ボトルネックが役に立たない情報（すでに保存されている有用な情報に加えて）を保存する原因になります。

これを防ぐいくつかの方法は次のとおりです。

• より大きなデータセットを見つけるか、現在のデータを増やします。
• 入力にノイズを追加します（ノイズ除去オートエンコーダーを参照）。
• 正則化（例：早期停止、スパース性の制約）