원래 VAE의 원리가 인코딩할때마다 일정한 평균과 표준편차를 가지는 정규분포를 만족하는 샘플을 뽑아내는거라서

인코딩할때마다 그 결과물은 항상 바뀌어야 하는데

지금까지 학습방식은 훈련 이미지마다 인코더 한번만 딱 돌리고 그 고정된 결과물에 대한 오차를 뽑고 있었음

원래는 훈련 사이클마다 이미지를 인코딩하는 과정이 제일 먼저 포함되어야 함

이래서 VAE 넣으면 훈련 ㅈ되는거였나? 시발ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ