Para pasar de dA a dA excesivamente completo, simplemente aumente el número de unidades ocultas. Las características que obtienes de esto generalmente terminan siendo bastante ruidosas. Para resolver el problema del ruido, puede agregar el costo L1 en todos los pesos:
costo de reconstrucción + lambda * log (cosh (100 * w))
La parte después de lambda es el costo L1. Esto generalmente lo hará
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Sin costo de escasez: 
con costo de dispersión: 
Las dos imágenes anteriores se generan utilizando una versión modificada del tutorial dA de Deep Learning. Sin embargo, algunas cosas modificadas:
1. las imágenes de entrada se recortan a 10 × 10 para reducir el tiempo de entrenamiento
2. número de unidades ocultas: 144, por lo que está demasiado completo
3. Costo L1 agregado de la manera especificada arriba
