For the reparameterise function, if the model is in training mode, we compute the standard deviation (std) from log variance (logvar). We use log variance instead of variance because we want to make sure the variance is non-negative, and taking the log of it ensures that we have the full range of the variance, which makes the training more stable.
Pour la fonction reparameterise, si le modèle est en mode entraînement, nous calculons l’écart-type (std) de la variance logarithmique (logvar). Nous utilisons la variance logarithmique au lieu de la variance parce que nous voulons nous assurer que la variance n’est pas négative, et le fait de prendre le logarithme de celle-ci nous assure d’avoir la gamme complète de la variance, ce qui entraîne une plus grande stabilité de l’apprentissage.