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    ***個問題就出現(xiàn)了：在這種情況下，“隨機(jī)”是什么意思？它應(yīng)該來自正態(tài)分布還是均勻分布？分布應(yīng)該如何參數(shù)化？下圖顯示了對測試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計(jì)算了一些匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：**小潛在空間值為，**大值為。對于隨機(jī)點(diǎn)采樣，讓潛在空間以零為中心對稱中心化會容易得多，或者說至少以某種方式是有界的，需要一個**大值和**小值。要點(diǎn)：潛在空間值形成不規(guī)則的、無界的分布，會使隨機(jī)點(diǎn)采樣變得困難。圖像多樣性另一個問題涉及潛在空間中各個類別的**區(qū)域，這會影響生成圖像的多樣性。模型的潛在空間是3x3x64，它是576維的無法可視化。為了便于解釋可以嘗試對一個維度進(jìn)行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時，每個圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點(diǎn)圖。這是測試數(shù)據(jù)樣本的圖：藍(lán)色點(diǎn)云分布在比紅色和綠色云小得多的體積上。這意味著如果要從這個空間中隨機(jī)抽取一個點(diǎn)，**終得到貓或狗的可能性要比得到樹的可能性大得多。在極端情況下，考慮到潛在空間的所有576個維度，可能永遠(yuǎn)不會對樹進(jìn)行采樣，這違背了對生成模型能夠覆蓋它所看到的數(shù)據(jù)的整個空間的要求。要點(diǎn)：不同圖像類別的潛在表示可能在大小上有所不同。亨士樂編碼器我想買哪里有賣。

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