最近CMU联手Adobe提出了一种新的模型集成策略,让GAN模型也能用上预训练,成功解决「判别器过拟合」这个老大难问题。 进入预训练时代后,视觉识别模型的性能得到飞速发展,但图像生成类的模型,比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。 通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练,费时费力不说,大型预训练通过大数据学习到的「知...
也就是说,我们让一个预训练好的GAN来做图像修复任务,他应该是能够有帮助的。因为这个GAN在预训练阶段能够学习到拟合自然图像的一些分布。 那么我们把第一篇文章中的 f 换成一个预训练好的GAN的 f ,并且在训练的时候将它的参数固定。那是不是更好的获取到图像先验呢?答案是,是的。于是JinjinGu 大佬 用 预训...
在CV领域,不像分类、目标检测等任务可以使用预训练好的backbone来加速训练、提升精度,GAN的训练基本上是从头开始!!因为GAN的判别器好坏直接影响生成器的梯度,判别器太好将导致生成器的梯度消失,网络就没法训练了。 本文的作者为了打破这种局限性,今年 CVPR...
作者还做了大量其他方式来训练 Results 这里我本来在计算ELECTRA的模型参数量的时候,怎么也没算对,后来看到附录中,才发香他在对small版本训练中token表示向量大小跟注意力层的表示向量选取不一样,在BERT没有出现过(当然BERT没有训练small版本,BERT的base版本是为了跟GPT做对比的,BERT Large才是去刷榜用的)。 transf...
Transformer等序列模型与自然语言处理、GAN等生成模型与计算机视觉 基于深度学习的预训练大模型算法与应用研究 项目介绍:教授将具体介绍ML和AI中的生成方法。教授将从逻辑回归模型开始,首先介绍神经网络的概念,随后深入研究深度学习模型的训练和...
本文解读的是ECCV 2020 Oral论文《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》,本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络(GAN)中图像先验的方法,无需针对特定任务设计,便可实现种图像复原(上色,补全,超分辨率,对抗防御)和图像编辑(随机扰动,图像变形,类别转换)效果。
GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布,用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同,使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型(Generative model),用来生成样本;另一个是判别模型(Discriminative model),产生判断样本是真实而不是来自...
1、GAN逆映射(GAN inversion) 一个无监督、训练好的GAN可以通过从潜在空间Z中采样然后合成高质量的图像,也就是Z->image。而所谓的GAN逆映射指的是,找到一个合适Z去恢复目标图像,也就是image->Z(Z此时是一个待优化的参数)。 2、特征组合 作者认为单码(single latent code)去恢复重建目标图像的所有细节so hard...
ELECTRA:类似GAN的预训练语言模型 技术标签:论文导读机器学习深度学习人工智能算法 查看原文 ICLR2020 NLP优秀论文分享(附源码) 更复杂、更大、更深的模型并不总是提高模型性能的最佳方法。 代码地址:google-research/albert 3.ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators[3]论文小结:预训练语言...
简介:ELECTRA:类似GAN的预训练语言模型 论文标题:ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10555 论文来源:ICLR 2020 一、概述 目前的SOTA语言表示学习方法可以看做是在学习一个去噪自编码器(denoising autoencoder),它们选择无标注的输入序...