我正在使用其他人制作的 MNIST 数据（2D 图像）上的 Variationnal AutoEncoder 示例（http://louistiao.me/posts/implementing-variational-autoencoders-in-keras-beyond-the-quickstart-tutorial/）并更改它可以在音乐上使用它，但我有一个问题。
我选择这个例子是因为作者不使用卷积层，只使用密集层，所以很容易将它用于时间序列。
图像值在区间 [0,1] ( [0,255]/255 ) 中。
音乐值在区间 [-1,1] 内。
所以我改变了音乐值以适应模型：x = (x+1)/ 2 -> [0,1]。
结果：网络没有学习（我的 val_loss 没有减少）。
我不知道为什么 ！！！
PS：我尝试将激活relu / sigmoid更改为tanh而不是更改数据。损失在减少，但她是阴性的……我也没有好的结果。