We add some augmentation/corruption like Gaussian noise to an input sampled from the training manifold y^​ before feeding it into the model and expect the reconstructed input y~​ to be similar to the original input y~.
Nous ajoutons une augmentation/corruption comme un bruit gaussien à une entrée échantillonnée à partir de la variété d’apprentissage y^​ avant de la donner au modèle. Nous nous attendons à ce que l’entrée reconstruite y~​ soit similaire à l’entrée originale y~.