我有一个数据集，其中数据范围是（-5,5）。我将数据缩放到某个范围（例如（-1,1））。我使用自动编码器生成数据。 我发现将数据缩放为（-1,1）时，重建损失根本不会减少，但是当将数据归一化为（0,1）时，训练过程很好，但是生成的输出看起来并不像原始数据一样。
这是损失，这是均方误差：
recon_loss=tf.reduce_mean(tf.square(self.decoder_samples-self.input_placeholder))
，我使用leaky_relu，因此应该考虑数据中的负数
缩放操作会破坏数据模式吗？
谢谢。