变分自动编码器: MSE与BCE

变分自动编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，结合了自动编码器和概率图模型的思想。它可以用于无监督学习和生成模型，常用于数据降维、特征提取和生成新样本等任务。

MSE（Mean Squared Error）和BCE（Binary Cross Entropy）是两种常用的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

MSE是回归任务中常用的损失函数，计算预测值与真实值之间的平均平方差。它对异常值敏感，当预测值与真实值之间存在较大差异时，MSE会较大。

BCE是二分类任务中常用的损失函数，计算预测值与真实值之间的交叉熵。它适用于二分类问题，对于每个样本，BCE会计算预测为正类和负类的概率分布之间的差异。

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