平滑L1自编码器与分层稀疏组套索的深度鲁棒重建法

本发明涉及一种平滑L1自编码器与分层稀疏组套索的深度鲁棒重建法，首先构建包含平滑L1自动编码器SL1AE网络，该网络引入平滑ReLU激活函数解决L1损失与ReLU激活函数结合时产生的“黑点问题”。同时，在网络中加入分层稀疏组套索LSGLasso正则化，实现对各层元素级和组级稀疏性的灵活控制，以捕捉复杂非线性结构并提升模型鲁棒性，使用基于近端梯度下降PGD的优化算法，将重建损失和正则化项组成的复合目标函数分解为可处理的子问题，实现端到端训练。通过大量实验证明了本发明方法在复杂噪声环境下数据重建的有效性和通用性。