我在使用变分自编码器时，发现有人使用均方误差（MSE）损失函数，有人使用二元交叉熵（BCE）损失函数。请问哪一种更正确？为什么？
据我所知，如果假设变分自编码器的潜在空间向量遵循高斯分布，应该使用均方误差损失函数。如果假设它遵循多项分布，则应该使用二元交叉熵损失函数。此外，二元交叉熵对0.5有偏见。
能否有人帮我澄清这个概念？我知道这与信息期望的下变分界限有关……
非常感谢！
回答：
简而言之：最大化预测为正态分布（多项分布）的模型的似然性等同于最小化均方误差（二元交叉熵）
数学细节：
DeepMind有一场关于现代潜在变量模型（主要是变分自编码器）的精彩讲座，你可以在那里了解你需要的所有知识
