Finally, let’s take a look at how the latent space changes during/after training. The following charts in Figure 8 are the means from the output of the encoder, projected on 2D space, where each colour represents a digit. We can see that from epoch 0, the classes are spreading everywhere, with only little concentration. As the model is trained, the latent space becomes more well-defined and the classes (digits) starts to form clusters.
Enfin, examinons comment l’espace latent change pendant ou après l’entraînement. Les graphiques de la figure 8 sont les moyennes issues de la sortie de l’encodeur, projetées sur l’espace 2D, où chaque couleur représente un chiffre. Nous pouvons voir qu’à partir de l’époque 0, les classes se répandent partout, avec une faible concentration. Au fur et à mesure que le modèle est entraîné, l’espace latent devient plus défini et les classes (chiffres) commencent à former des groupes.