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vae用的损失函数是什么

时间: 2023-12-24 20:02:15 浏览: 162

损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现

损失函数为cross entropy ， weights,biases的初始化为改进的初始化 import numpy as np import random class Network2(object): def _init__(self, sizes, cost): self.layernumber = len(sizes) self.sizes = len(sizes) self.defualt_weights() self.cost = cost def defualt_weights(self):

VAE（Variational Autoencoder）使用的损失函数是变分下界（Variational Lower Bound），通常简称为 ELBO（Evidence Lower BOund），它由两部分组成：重构误差损失和KL散度损失。其中重构误差损失是指原始数据与解码后的数据之间的误差，KL散度损失是指编码器生成的潜在变量与标准正态分布之间的差异损失。ELBO的目标是最小化重构误差损失和KL散度损失的加权和，从而使得生成的数据能够尽可能地接近原始数据并且潜在变量服从标准正态分布。

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