reconstruction error

重构误差（reconstruction error）是用来衡量原始数据和经过压缩或降维后的数据之间差异程度的指标。它表示原始数据与压缩后重构数据之间的差异程度的最小值。在信号处理、数据压缩等领域中，重构误差被广泛应用。\[1\]在auto-encoder中，重构误差也被用作衡量模型性能的指标，通过将图像或向量输入到判别器中，得到的结果score即为auto-encoder的重构误差。\[2\]此外，还有其他方法来衡量encoder的好坏，不同于最小化重构误差的方法，这些方法引入了判别式模型来衡量embedding和输入之间的密切程度，通过训练encoder和判别式模型的参数，来找到最合适的encoder。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数学原理—最小重构误差](https://blog.csdn.net/m0_55196097/article/details/129778421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [李宏毅机器学习28——more about auto-encoder](https://blog.csdn.net/weixin_57178683/article/details/118655778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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