重建损失函数（reconstruction loss function）通常用于衡量模型对原始数据的重构质量。具体的公式取决于重建的形式和所使用的模型。
例如，对于简单的线性回归模型，常用的重建损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
(MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2)
其中，(y_i) 是原始数据，而 (\hat{y}_i) 是模型预测的值。
正则化损失函数对于更复杂的模型，如神经网络，重建损失函数可能是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

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