While such a Jacobian term alone would encourage mapping to a useless constant representation, it is counterbalanced in auto encoder training by the need for the learnt representation to allow a good reconstruction of the input.
Trong khi một Jacobi thuật ngữ như vậy một mình sẽ khuyến khích lập bản đồ để đại diện liên tục vô ích, đó vốn trong tự động mã hóa đào tạo bởi sự cần thiết cho các đại diện learnt để cho phép một tái thiết tốt của đầu vào.
Trong khi đó một hạn Jacobian mình sẽ khuyến khích lập bản đồ đến một đại diện liên tục vô dụng, nó là đối trọng trong đào tạo tự động mã hóa bởi sự cần thiết cho các đại diện đã học để cho phép xây dựng lại tốt của đầu vào.
Và như vậy thuật ngữ Jacobi sẽ khuyến khích một hằng số của bản đồ vô dụng, nghĩa là, nó là mã hóa tự động cân bằng đào tạo cho phép nhập học đại diện cho một người rất được xây dựng lại cần.