标签： deep-learning conv-neural-network autoencoder
我正在尝试对文本数据使用不同的自动编码器变体，以了解重构损失并减少数据量。试用深度和卷积自动编码器时，重建验证损失（损失函数为MSE）约为3 * 10 ^ -2。但是，当我使用变分自动编码器时，获得的损耗为70.66（两个损耗函数是MSE和KL-Divergence）。这是什么意思？由于使用两个损失函数，损失高吗？从这些损失中可以得出什么结论？