Я пробую разные варианты автоэнкодера на текстовых данных, чтобы узнать потери при реконструкции и, конечно, уменьшить размерность данных.При испытании глубинных и сверточных автоэнкодеров потери при проверке реконструкции (функция потерь MSE) составляет примерно 3 * 10 ^ -2.Но когда я использую Variational Autoencoder, получаемые потери составляют 70,66 (две функции потерь - MSE и KL-Divergence).Что это значит?Высокая потеря из-за использования двух функций потери?Какие выводы можно сделать из полученных потерь?