有人可以解释一下如何从神经网络中重复使用自动名录的隐藏层进行分类，我想在我的多层perceptron模型中使用我的自动编码器的两个层，在TensorFlow
- 一旦您训练了自动魔术师，则可以将隐藏表示形式用于分类
- 训练自动编码器后，您冻结了自动编码器型号的重量
- 现在，您从输入层到隐藏的层，其输出为隐藏表示形式
- 隐藏表示形式的输出可以用作对任何普通分类器（例如SVM）的输入，也可以是MLP（例如MLP）的另一个神经网络
- 现在，您只能使用自动编码器的一层进行类化
- 如果您使用的是两层自动驾驶员（我没有看到任何人这样做，所以我认为这是一个坏主意），那么您必须将层的结果串联，现在是串联的结果版本将输入其他分类器，例如SVM
- 如果您对此有疑问，请向我展示您的代码，我会在代码中告诉您所需的其他步骤