표 1 을 참조 하 면 , 오토 인코더 의 인코더 와 디코더 는 레이어 의 수 , 뉴런 의 수 는 동일 하 게 사용 하 였 다 . 실험 에 사용 한 데이터 의 수 , 속성 의 수 가 크 지 않 기 때문 에 레이어 의 수 는 2 개 , 3 개 , 4 개 로 진행 하 였 고 , 각 레이어 의 뉴런 의 수 는 데이터 속성 의 수 보다 작 게 설정 하 였 다 . 또한 상대 적 으로 단순 한 데이터 들 을 사용 하 여서 잠재 변수 차원 도 이 차원 으로 고정 하 여 실험 을 진행 하 였 고 , 목적 분포 는 정규 분포 를 사용 하 였 다 . 활성 함수 로 는 Relu 를 사용 하 였 는데 , 이 함수 는 Sigmoid 함수 의 기울기 값 이 사라지 는 문제 를 보완 하 여 최근 가장 많이 사용 되 고 있 는 함수 이 다 . 그리고 학습 데이터 의 과 적 합 방지 를 위한 dropout 을 사용 하 였 다 .