# 为什么缺失处可能被补得模糊？
[独立阅读](/course/blocks/squared-error-conditional-mean.html)**课堂上下文：从哪个问题来**
重建不是简单复制；瓶颈、破坏或遮挡为学习增加约束，和视图关系形成另一类目标。


假设可见条件完全相同，而某个隐藏像素等概率为0或1。总输出0时，平均平方误差是0.5；总输出1也为0.5；输出0.5时，两种情况误差都是0.25，因此平均更小。



一般地，平方损失的最佳确定性预测是给定可见输入的条件均值。存在多种合理补全时，均值可能看起来模糊，即使模型已很好地优化这项损失。这与“完全没学到结构”不是同一个判断。



LAB 08里应把恢复的主要笔画、错误补全和误差图一起读。到第四讲再问：如果我们希望产生某一种合理样本，而不是平均多个可能，训练目标和输出过程应怎样改变？图像描述也已在生成文本，后续生成课将把条件多解作为更一般的问题。


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