所以这个detach对于变量x虽然对x不求导,但是计算其他变量时候参与计算. 很早之前,在RVQ那篇文章里说到过,VQ-VAE中是通过在codebook中选择欧式距离最近的embedding对应的index作为离散token的。即其中涉及到argmin操作,该操作是不可导的。因此重建loss的梯度是无法传递到encoder网络的。 如果我们写成 loss= torch.mean((...
VQ-VAE 2中提出了一个滑动平均的训练方法，声称能稳定训练，同时也论证了其与直接训练loss是等价的。如...
很早之前,在RVQ那篇文章里说到过,VQ-VAE中是通过在codebook中选择欧式距离最近的embedding对应的index作为离散token的。即其中涉及到argmin操作,该操作是不可导的。因此重建loss的梯度是无法传递到encoder网络的。 因此,作者采用了straight through estimator(直通估计)来解决这个问题。直通估计,主要用于处理一些不可导函数...
这段代码实现了 VQ-VAE 的核心流程,包括: 将输入图像编码为低维特征ze。 使用向量量化找到最近的嵌入向量zq。 修正特征后解码重建图像x_hat。 梯度分离确保嵌入和编码器独立优化。 这是VQ-VAE 的基础实现,适用于生成模型和数据压缩任务。 LOSS部分 def train_vqvae(model: VQVAE, img_shape=None, device='cud...
VQVAE训练不稳?试试这招! 在VQVAE(Vector Quantization Variational AutoEncoder)的训练过程中,vq_loss的不稳定性是一个常见的问题。这主要源于码本坍缩现象,即某些码本向量被频繁更新,而其他向量则几乎未被使用。为了解决这个问题,我们可以探索不同的训练策略和优化方法。 码本坍缩的成因 🏠 VQVAE模型采用了向量...
矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。 首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找...
VQ-VAE的损失函数主要包括两部分:重构损失和向量量化损失。下面是对VQ-VAE损失函数的解释: 1.重构损失(Reconstruction Loss): VQ-VAE的目标之一是对输入数据进行重构,即尽可能准确地从潜在编码中还原出原始数据。重构损失衡量了重构图像(或数据)与原始图像之间的差异。它的计算方式通常采用像素级别的差异,如均方误差(...
但是,在VQ-VAE中,我们用来重构的是zq而不是z,那么似乎应该用这个loss才对: ∥x−decoder(zq)∥22(8) 但问题是zq的构建过程包含了argmin,这个操作是没梯度的,所以如果用第二个loss的话,我们没法更新encoder。 换言之,我们的目标其实是∥x−decoder(zq)∥22最小,但是却不好优化,而∥x−decoder(z)∥...
VAE引入了变分推断，通过正态分布建模隐变量，引入采样步骤并确保隐变量分布与标准正态分布相近。VAE的loss包含两个部分：重建损失与KL散度，旨在平衡输出与输入的相似性，以及隐变量分布的正态化。重参数技巧在采样步骤中引入梯度计算，支持反向传播更新模型参数。三、维奎维自编码器（VQ-VAE）VQ-VAE首次...
在训练过程中，编码器将图像转化为特征图，然后通过与codebook的向量比较找到最接近的index。这个index被用于生成重构图，同时，Encoder的梯度通过 Straight-Through 方法巧妙地传递，解决不可导问题。codebook loss则通过VQ算法，不断调整codebook以逼近Encoder的输出，保持编码的稳定性。4. 实验与应用 VQ-VAE...