The loss function contains the reconstruction term plus squared norm of the gradient of the hidden representation with respect to the input. Therefore, the overall loss will minimize the variation of the hidden layer given variation of the input. The benefit would be to make the model sensitive to reconstruction directions while insensitive to any other possible directions.
La fonction de perte contient le terme de reconstruction plus la norme au carré du gradient de la représentation cachée par rapport à l’entrée. Par conséquent, la perte globale minimise la variation de la couche cachée compte tenu de la variation de l’entrée. L’avantage est de rendre le modèle sensible aux directions de reconstruction tout en étant insensible aux autres directions possibles.