优化编码器、解码器和嵌入(即码本)。损失函数可以用以下方式表达。 第一个术语是重构损失(类似于标准的VAE)。它衡量解码器在生成与输入分布相似的输出方面的表现。如果输入是正态分布的,这一项将是简单的均方误差。 sg 是停止梯度操作符,用来...
优化编码器、解码器和嵌入(即码本)。损失函数可以用以下方式表达。 第一个术语是重构损失(类似于标准的VAE)。它衡量解码器在生成与输入分布相似的输出方面的表现。如果输入是正态分布的,这一项将是简单的均方误差。 sg 是停止梯度操作符,用来停止参数学习。由于从解码器到编码器的直接路径,重构损失项不会向嵌入提...
AE(AutoEncoder,自编码器)是非常经典的一种自监督表征学习方法,它由编码器 encoder 和解码器 decoder 构成,编码器提取输入图像的低维特征,解码器根据该特征重构出输入图像,损失函数一般就是原始图像和重构图像间的 L1 / L2 损失。由于解码器需要根据特征重构出输入图像,因此需要编码器提取的特征尽可能包含完整的图像...
优化编码器、解码器和嵌入(即码本)。损失函数可以用以下方式表达。 第一个术语是重构损失(类似于标准的VAE)。它衡量解码器在生成与输入分布相似的输出方面的表现。如果输入是正态分布的,这一项将是简单的均方误差。 sg 是停止梯度操作符,用来停止参数学习。由于从解码器到编码器的直接路径,重构损失项不会向嵌入提...
VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验分布相似。解码器变得过于强大,忽略了潜在表示。因此后验分布将不包含有关潜在变量的信息。 在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 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...
综上,完整的VQ-VAE的损失函数便包含重构损失和隐空间损失两部分,如下所示: (11)L=‖x−gθ(zq)‖2+‖sg[ze]−zq‖22+β‖ze−sg[zq]‖22 有关于VQ-VAE工作的核心内容也就讲完了,剩下的就是如何训练这一模型的各种策略了,我们就不在此赘述了,感兴趣的读者不妨直接阅读论文。 但在结束本文之前...
的误差作为损失函数训练模型得到一个较好的关于输入 的特征向量 ,模型设计的初衷的获得一个对应于源数据 的一个低维特征向量 ,在获得此向量的基础上可以应用在很多分类任务上,但是AE模型并不适用于生成任务。 尽管AE已经可以获得较好的向量表示,在还原任务上可以做出较好的效果,但其并不是一个生成式模型,这是因为对...
优化编码器、解码器和嵌入(即码本)。损失函数可以用以下方式表达。 第一个术语是重构损失(类似于标准的VAE)。它衡量解码器在生成与输入分布相似的输出方面的表现。如果输入是正态分布的,这一项将是简单的均方误差。 sg 是停止梯度操作符,用来停止参数学习。由于从解码器到编码器的直接路径,重构损失项不会向嵌入提...
VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验分布相似。解码器变得过于强大,忽略了潜在表示。因此后验分布将不包含有关潜在变量的信息。 在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 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...
先说下总体损失函数,其实跟VAE的损失函数类似: 其中第一项就是VAE中的重构损失,但有个问题:在用L2 Loss计算重构损失后,反向传播时,由于在codebook中argmin这个操作是不可导的,这样就优化不了Encoder,于是本文直接将 节点的梯度拷贝给了 ,使得反向传播得以继续。具体的表达式如下: ...