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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