During training, the reparameterise function will do the reparameterisation trick so that we can do backpropagation in training. To connect to the concept of a yellow bubble, as explained in the lecture, every time this function is called, we draw a point eps = std.data.new(std.size()).normal_(), so if we do 100 times, we will get 100 points which roughly forms a sphere because it’s normal distribution, and the line eps.mul(std).add_(mu) will make this sphere centred in mu with radius equal to std.
Pendant l’entraînement, la fonction reparameterise permet de faire l’astuce permettant la rétropropagation. Pour faire le lien avec le concept de la bulle jaune, chaque fois que cette fonction est appelée, nous dessinons un point eps = std.data.new(std.size()).normal_(). Donc si nous le faisons 100 fois, nous obtenons 100 points qui forment approximativement une sphère parce que c’est une distribution normale et la ligne eps.mul(std).add_(mu) fait que cette sphère est centrée en mu avec un rayon égal à std.