Lecture 03读到这里，可以如何继续？
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按问题继续
词典/PCA数值、线性自编码约束、遮挡索引、masked ConvAE与MAE区别
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若你能解释“限制输入”与“限制表示”有什么不同，并能给16块示意写出隐藏loss分母，就已完成本册机制主线。接下来选 LAB 08 · 图像重建：遮挡损失与表示评价：先看真实输入、重建、误差，最后读冻结5NN。其模型是masked ConvAE，仍处理稠密网格；原MAE的可见token节省计算由 少看图块为何省计算，又为何不是固定加速比 单独解释。
只想看一个无需神经网络的实际无标签优化，可选 LAB 05 · 像素 patch 词典：拟合与重建 的MNIST patch词典。关于教师目标的旧拓展已由 CLS 06 · 表示的三个检查：目标、信息与新域 统一组织，不需要在词典实验末尾再学一遍。最后回到 P23 本页说明：重建好与新任务好，需要分别测量。