AE由编码器和解码器两部分组成，编码器将图像压缩至低维度的隐特征，解码器将隐特征重构为图像。AE的目标就是最小化输入与输出之间的重构误差，通常以MSE作为损失函数，其缺点是生成的图像容易出现模糊。由于AE将图像压缩为固定的编码，因此模型的仅能 ...

本研究基于UTKFace人脸年龄数据集，探索了核密度估计(KDE)与年龄预测误差(MAE)之间的关系。通过深度学习特征提取、主成分分析降维、核密度估计和统计相关性分析，验证了特征空间密度对预测模型性能的影响。研究发现KDE密度与MAE之间存在显著的负相关关系 ...