latent_distance="Cosine",

latent_distance="Cosine" 是一个用于度量潜在向量（latent vector）之间距离的指标，其中使用的是余弦相似度（Cosine Similarity）。

在机器学习和深度学习中，潜在向量是指通过编码模型将输入数据转换为低维度表示的向量。这些向量通常用于计算相似度或距离度量，以便进行聚类、分类或生成任务。

余弦相似度是一种常用的度量潜在向量之间相似性的方法。它通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。余弦相似度的取值范围在-1到1之间，数值越接近1表示两个向量越相似，越接近-1表示两个向量越不相似。

当 latent_distance="Cosine" 时，意味着模型会使用余弦相似度作为衡量潜在向量之间距离的指标。在一些应用中，使用余弦相似度可以更好地捕捉到向量之间的语义相似性，尤其是当输入数据的维度较高时。

需要注意的是，使用不同的距离度量方法可能会对模型的性能和结果产生影响，因此在选择度量方法时需要根据具体任务和数据特点进行权衡和选择。