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keras变分自动编码器损失函数

Keras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。

损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标。对于Keras变分自动编码器,常用的损失函数是变分下界(Variational Lower Bound,VLB)或重构损失函数。

  1. 变分下界(Variational Lower Bound,VLB):VLB是VAE中的主要损失函数,用于衡量重构误差和潜在空间的正则化项之间的权衡。它由两部分组成:重构损失和KL散度。
    • 重构损失:衡量模型重构样本与原始样本之间的差异。常用的重构损失函数是均方误差(Mean Squared Error,MSE)或二进制交叉熵(Binary Cross Entropy)。
    • KL散度:衡量潜在空间中的编码分布与先验分布之间的差异。常用的先验分布是高斯分布或均匀分布。
    • VLB损失函数的目标是最小化重构误差并使编码分布接近先验分布,从而实现数据的压缩和生成。
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