SQ由于是将Token中的元素量化到常量，所以显而易见他的量化loss会比VQ高，但是SQ他因为简单，所以收敛...
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梯度: 对不可导的部分,在反向传播计算梯度时,直接忽略,就采用上游的梯度,即认为不可导部分是恒等操作(Identify function)。 上图zq就是ze通过与codebook中的e计算...
quantized=torch.matmul(encodings, self._embedding.weight).view(input_shape) # Loss e_latent_loss=F.mse_loss(quantized.detach(), inputs) q_latent_loss=F.mse_loss(quantized, inputs.detach()) loss=q_latent_loss+self._commitment_cost*e_latent_loss quantized=inputs+ (quantized-inputs).detach...
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * current_batch_size total_loss /=len(dataloader.dataset) toc = time.time() torch.save(model.state_dict(), ckpt_path)print(f'epoch {e} loss: {total_loss} elapsed {(toc - tic):.2f}s')print('Done...
综上,VQ-VAE共包含三个部分的训练loss:reconstruction loss,VQ loss,commitment loss。 其中reconstruction loss作用在encoder和decoder上,VQ loss用来更新embedding空间(也可用EMA方式),而commitment loss用来约束encoder,这里的为权重系数,论文默认设置为0.25。 另外,在实际实验中,一张图像会采用个离散隐变量,这个和...
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模型采用了向量量化技术,利用一个离散的码本...
第一项相等于固定z,让zq靠近z,第二项则反过来固定zq,让z靠近zq。注意这个“等价”是对于反向传播(求梯度)来说的,对于前向传播(求loss)它是原来的两倍。根据我们刚才的讨论,我们希望“让zq去靠近z”多于“让z去靠近zq”,所以可以调一下最终的loss比例: ...
self._decoder = Decoder(embedding_dim, num_hiddens, num_residual_layers, num_residual_hiddens) def forward(self, x): z = self._encoder(x) z = self._pre_vq_conv(z) loss, quantized, perplexity, _ = self._vq_vae(z) x_recon = self._decoder(quantized) return loss, x_recon, perplex...
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...
(Code2Spec) inverter trained by mean square error and adversarial loss. The VQ-VAE extracts the speech to a latent space, forces itself to map it into the nearest codebook and produces compressed representation. Next, the inverter generates a magnitude spectrogram to the target voice, given the...