(oder „Verlust“) zwischen den ursprünglichen Eingabedaten und der rekonstruierten Version dieser vom Decoder ausgegebenen Daten. Mehrere Algorithmen, einschließlich Kreuzentropieverlust oder mittlerer quadratischer Fehler (Mean-Squared Error, MSE), können als Rekonstruktionsverlustfunktion ...
Während des Trainings wird eine Cross-Entropie-Verlustfunktion verwendet, um die Wahrscheinlichkeit für den richtigen Output zu maximieren und die Wahrscheinlichkeit für den falschen Output zu minimieren. Ein Bildklassifizierungsmodell sagt beispielsweise die Wahrscheinlichkeit voraus, dass ein Ein...