↑: [[G検定に関する知識]] - 1層ずつ学習して積み上げる古典的な深層化手法（貪欲層別学習） - 1層目を学習・固定→2層目を学習・固定→… と段階的にオートエンコーダを重ねる - 背景: 当時は深いネットワークを一気に学習できなかった（勾配消失問題）ため考案 - 現在は活性化関数（ReLU）とバッチ正規化の進化により使われなくなった - ディープラーニング初期に深いネットを段階的に作るための手法 - cf. [[オートエンコーダ-G検定]], [[勾配消失問題]]