VAE用ELBO权衡重建与正则化

变分自编码器（VAE）通过最大化ELBO，在无法直接求解边际似然 log p(x) 时获得可行的生成模型训练目标；其核心是在提升数据重建质量与约束潜变量分布之间进行权衡。 ELBO由重建项和正则化项构成：重建项使重构样本 x̂ 更接近真实样本 x，正则化项则衡量近似后验 q(z|x) 与先验分布 p(z) 之间的KL散度，并促使其减小。前者有利于保留输入信息，后者有助于形成更规则的潜空间。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。