In this model, we assume we are injecting the same noisy distribution we are going to observe in reality, so that we can learn how to robustly recover from it. By comparing the input and output, we can tell that the points that already on the manifold data did not move, and the points that far away from the manifold moved a lot.
Dans ce modèle, nous supposons que nous injectons la même distribution bruitée que celle que nous allons observer dans la réalité, afin que nous puissions apprendre à nous en remettre de manière robuste. En comparant l’entrée et la sortie, nous pouvons dire que les points qui se trouvaient déjà sur la variété des données n’ont pas bougé et que les points qui étaient éloignés sur la variété ont beaucoup bougé.