但是,在实际的应用中,人们发现AE很容易过拟合,我们的神经网络很可能过于强大,以致于它根本没必要学会样本含有的语义信息,只是无脑的知道训练集中某个编码进来,那他的输出就是这样的,它的loss能非常接近于0,但是对训练集外的样本,做成编码传到decoder之后,网络只能干瞪眼,没有泛化能力,也就失去了生成能力。 说的详细...
和题主一样，碰到了VQ loss不稳定的情况。检查了一下codebook的使用率，只有30%，应该是codebook训崩了...
VAE是pointwise loss，一个典型的特征就是pointwise loss常常会脱离数据流形面，因此看起来生成的图片会模...
两个加起来为: Loss = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} [\ln p(x_i|z_i) + \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{d} (-\ln \sigma^2 + \sigma^2 + \mu^2 - 1)] VAE介绍到此结束。 参考: [1] ALme. 变分推断与变分自编码器(VAE). zhuanlan.zhihu.com/p/96 [2] C. Doersch. Tutorial ...
img_loss = tf.reduce_sum(tf.squared_difference(unreshaped, Y_flat), 1)latent_loss = -0.5 * tf.reduce_sum(1.0 + 2.0 * sd - tf.square(mn) - tf.exp(2.0 * sd), 1)loss = tf.reduce_mean(img_loss + latent_loss)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.0005).minimize(loss)sess = tf...
施加规则化限制的代价是带来更大的重构误差,因为 loss function 需要兼顾重构误差和两个分布的 KL 散度。 总结本小节内容:结合下图我们可以看到,施加规则化限制之后,隐空间上的分布呈现某种“梯度”渐变现象,如果采样点在两个分布的均值之间的位置,那么该采样点解码之后得到的新数据也会表现出两个原始数据的中间态形式...
Encoder的Loss计算:KL散度。 z的重采样生成。 Decoder的Loss计算:最大似然。 这其中最复杂的就是第一项,Encoder的Loss计算。由于Caffe在实际计算过程中只能采用向量的计算方式,没有广播计算的机制,所以前面的公式需要进行一定的变换: 在完成了前面的向量级别计算后,最后一步就是完成汇总加和的过程。这样Loss计算就顺...
在Variational Inference中,我们希望能够找到一个相对简单好算的概率分布q,使它尽可能地近似我们待分析的后验概率p(z|x),其中z是隐变量,x是显变量。在这里我们的“loss函数”就是KL散度,他可以很好地测量两个概率分布之间的距离。如果两个分布越接近,那么KL散度越小,如果越远,KL散度就会越大。
虽然走了比较长的一段路,但最终的模型其实是很接地气的:它本质上就是在我们常规的自编码器的基础上,对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”,使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性;而那个额外的KL loss(目的是让均值为0,方差为1),事实上就是相当于对encoder的一个正则项,希望encoder...
除了个别数字外,大多数数字生成得和真实数据很像。将图10-6和图10-2进行对比,我们可以发现,GAN模型生成的数字相对而言更为“清晰”,而VAE模型的数字略显模糊,这和两个模型的目标函数有很大的关系。另外,两个模型在训练过程中的Loss曲线如图10-7所示。