深度自动编码器总是比浅自动编码器差

这个说法是不准确的。深度自动编码器和浅自动编码器是两种不同的神经网络结构，它们在不同的场景下有不同的优势和应用。

深度自动编码器是一种多层的神经网络结构，由多个编码器和解码器组成。它可以通过多层的非线性变换来学习更高级别的特征表示，从而提高模型的表达能力和学习能力。深度自动编码器在处理复杂的数据集和任务时具有更强的表达能力和学习能力，可以提取更丰富的特征表示，从而获得更好的性能。

浅自动编码器是一种单层的神经网络结构，由一个编码器和解码器组成。它主要用于降维和特征提取，可以学习输入数据的低维表示。浅自动编码器在处理简单的数据集和任务时具有较好的性能，可以有效地提取输入数据的重要特征。

因此，深度自动编码器和浅自动编码器在不同的场景下有不同的应用。深度自动编码器适用于处理复杂的数据集和任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。浅自动编码器适用于降维和特征提取，如数据可视化、数据压缩等。

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