导致模型生成某些类别的频率比其他类别高得多。红色和绿色点云中向上突出的尖峰。在这个尖峰内部存在一些图像的潜在表示。但如果从那里向旁边移动，在尖刺旁边的正上方一个点取样呢？能得出真实的图像吗?潜在空间中的有意义区域在潜在空间的3D子空间中，图像嵌入通常是良好聚类的——可能除了点云顶部的红绿尖峰之外。但是随着我们添加更多的维度，嵌入式图像之间会出现更多的空白空间。这使得整个3x3x64的潜在空间充满了真空。当从其中随机采样一个点时，很可能会从任何特定图像中得到一个远离（在现在的维度上）的点。如果通过解码器传递这些随机选择的点，我们会得到什么？答案是得不到任何的形状。猫和狗之间的采样不应该产生一个耳朵和胡须松软的生物吗？传统自编码器学习的潜在空间不是连续的，所以该空间中的点之间的含义没有平滑的过渡。并且即使是一个小的扰动点也可能会致垃圾输出。要点：传统的自编码器学习的潜在空间不是连续的。使用传统自编码器作为生成模型存在三个问题:不知道如何从一个不规则的、无界的空间中采样，一些类可能在潜空间中被过度表示，学习空间是不连续的，这使得很难找到一个点将解码成一个良好的图像。所以这时候变分自编码器出现了。亨士乐编码器哪边的价格实惠。直销亨士乐编码器机械结构
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这确保了潜在空间是连续的！要点：编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。变分解码器VAE的解码器不需要太多更改，直接可以重用以前的代码。vanilla_decoder=(decoder)decoder_inputs=(shape=[576])x=([3,3,64])(decoder_inputs)decoder_outputs=vanilla_decoder(x)var_decoder=(inputs=[decoder_inputs],outputs=[decoder_outputs])***的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是3D张量。所以只需添加一个重塑层就可以了。现在可以将变分编码器和解码器组合到VAE模型中。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在传统自编码器中，使用了二元交叉熵损失，并提到均方根误差可能是一种替代方法。在VAE中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或RMSE损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。在VAE中在损失函数中增加了KL散度，惩罚模型学习与标准正态有很大不同的多元正态分布。KL散度是衡量两个分布差异程度的指标，在此可以衡量标准正态分布与模型学习的分布之间的差异。也就是说：如果均值不为零且方差不为1，则会产生损失。latent_loss=*\。
但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像*传递给编码器。这将产生它们的潜在表示，本例(3,3,64)。然后使用降维算法（例如t-SNE）将它们映射到二维并绘制散点图，通过它们的标签（猫、狗或树）为点着色，如下图所示：可以清楚地看到，树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝**域，这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别！（上面说到的自监督学习）要点：自编码器可以在没有标签的情况下学习很多关于图像分类的知识。传统的自编码器模型似乎已经学会了数据的有意义的潜在表示。下面让我们回到本文的主题：它可以作为生成模型吗？首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。**重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。从潜在空间采样当我们在潜在空间中选择一个随机点时。亨士乐编码器昆山哪家好？
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