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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