本研究提出了CONDEN-FI方法，旨在解决多视角无监督特征与实例选择问题，通过重构数据以学习一致且特定的表示，从而提升下游任务的性能。实验结果表明，该方法在真实数据集上的表现优于现有技术。
自编码器是一种无监督学习的神经网络，主要用于重构输入数据。它由编码器和解码器组成，编码器将数据压缩为潜在表示，解码器重建原始数据。自编码器广泛应用于数据压缩、降噪和异常检测，能够有效识别异常数据。
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