Variational Autoencoder(VAE)를 사용하여 다양한 크기의 이미지 데이터셋 임베딩 공간을 구축하는 사용자가 어려움을 겪고 있어요. 이미지 크기를 고정하기 위해 인코더에 adaptive pooling을 적용했지만, 학습된 임베딩이 의미 없는 결과를 보여요.
VAE 구조 자체의 문제일 수도 있지만, 데이터 전처리, 손실 함수, 학습 설정 등 다양한 요인이 영향을 미칠 수 있다고 해요.
경험 많은 머신러닝 전문가의 조언이나 개선 방향에 대한 제안을 구하고 있어요.