問題番号: No.50 (しっかりモード)

VAE（変分オートエンコーダ）の学習において、エンコーダが入力画像を潜在変数（平均と分散）に変換する際、モデルの表現力を上げようとして潜在空間の構造が手元のデータに極端に最適化（過学習）され、データの分布がバラバラに散らばってしまう問題がある。潜在変数の確率分布が、扱いやすい標準正規分布からどれだけ「離れているか（乖離度）」を測定し、分布の形状を綺麗に整えるための正則化項として用いられる損失関数はどれか。