变分自编码器 两个损失函数
    变分自编码器是一种深度学习神经网络模型，它以编码器-解码器的结构构建，能够对输入的数据进行降维和重建，并且可以生成新的数据。
    在变分自编码器中，有两个主要的损失函数，分别是重建误差损失和KL散度损失。
    重建误差损失是指模型在将输入数据进行降维和重建后，与原始数据之间的误差。该损失函数的计算方式通常是使用均方差损失函数（MSE）或交叉熵损失函数（CE），目的是最小化重建误差，使得模型能够更好地还原输入数据。
    KL散度损失是指在变分自编码器中引入的一个正则化项，它用于约束编码后的数据分布与一个先验分布之间的差异。该损失函数的计算方式是使用KL散度公式，目的是让编码后的数据分布更加接近于预设的先验分布，以减少模型过拟合的风险。
正则化损失函数    综合考虑这两个损失函数，可以通过调整它们之间的权重系数，来平衡模型的训练效果和过拟合的风险。在实际应用中，一般会使用交叉验证等方法来确定最优的权重系数，以获得更好的模型性能。

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