Я работал с GAN, и в настоящее время я заинтересован в реализации функций VEEGAN для моей модели, чтобы устранить коллапс режима.
Моя проблема заключается в том, что Я не понимаю, как потери для этой модели реализованы в TensorFlow в этот код . В частности, моя проблема заключается в том, чтобы понять, как эти две строки в ячейке № 5 работают
recon_likelihood_prior = p_x.distribution.log_prob(x)
recon_likelihood = tf.reduce_sum(graph_replace(recon_likelihood_prior, {p_z: q_z}), [1])
, поскольку поведение функций "p_x.distribution.log_prob (x)" и graph_replace () мне немного неясно .
Надеюсь, кто-нибудь может помочь мне с этим, заранее спасибо за ваши ответы.