During training, we can find out what is happening by looking into the future and getting information from it and use that information to predict the latent variable. However, we don’t have access to the future during testing time. We fix this by enforcing the encoder to give us a posterior distribution as close as possible to the prior by optimizing KL divergence.
Pendant l’entraînement, nous pouvons découvrir ce qui se passe en regardant dans le futur et en en tirant des informations et utiliser ces informations pour prédire la variable latente. Cependant, nous n’avons pas accès à l’avenir pendant la durée des tests. Nous réglons ce problème en appliquant l’encodeur pour obtenir une distribution postérieure aussi proche que possible de la distribution antérieure en optimisant la divergence KL.