自编码器损失函数
    自编码器是一种无监督学习算法，用于从输入数据中学习压缩表示，并尝试重构原始数据。在自编码器中，损失函数是用于衡量自编码器输出与原始输入之间的差异的度量标准。
    自编码器的损失函数通常由两个部分组成：重构损失和正则化损失。重构损失是自编码器的主要损失，它测量自编码器的输出与原始输入之间的差异。正则化损失通过惩罚权重矩阵中的大值来实现过拟合控制。
    常见的自编码器损失函数包括均方误差(MSE)和二元交叉熵。MSE是最常用的重构损失函数，它测量自编码器的输出与原始输入之间的平均平方误差。二元交叉熵通常用于二元输入数据，例如图像二进制化。
    自编码器的损失函数的优化是一个非常重要的问题，因为它将直接影响模型的性能。好的损失函数应该能够提高模型的压缩表示效率和重构能力。同时，它还应该能够避免过拟合问题，以提高模型的泛化能力。因此，在选择自编码器损失函数时需要根据具体问题进行权衡和选择。
正则化损失函数

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