请问vae_keras_celeba.py中, recon_loss = 0.5 * K.sum(K.mean(x_out**2, 0)) + 0.5 * np.log(2*np.pi) * np.prod(K.int_shape(x_out)[1:]) 为何recon_loss要加上0.5 * np.log(2*np.pi) * np.prod(K.int_shape(x_out)[1:])? 那一项不是常数吗? 对训练有作用吗?