matlab自编码中输出标签的数据应该怎么处理

在自编码器中，通常不会使用输出标签，因为自编码器的目标是将输入数据重新构建为输出数据，而不是预测某些标签。如果您要在自编码器中使用输出标签，则需要将其视为另一个输入，并将其与原始输入数据组合在一起，形成一个扩展的输入向量。

在进行自编码器训练时，您需要将扩展的输入向量（包括输入数据和输出标签）传递给模型。在训练完成后，您可以使用自编码器的编码器部分来提取输入数据的特征表示，并将其传递给一个分类器，以预测输出标签。

当使用输出标签时，需要注意以下几点：

1. 确保输出标签与输入数据具有相同的维数和形状。
2. 将输出标签进行独热编码，以便模型能够处理多类别分类问题。
3. 对输入数据和输出标签进行归一化处理，以便使它们具有相似的数值范围。

需要注意的是，在自编码器中使用输出标签可能会导致模型过拟合。因此，除非您有足够的数据和充足的理由，否则建议仅使用输入数据进行自编码器训练。