承诺损失(Commitment Loss):防止编码器的输出远离嵌入向量,迫使其“承诺”于最近的嵌入。 总的损失函数为: L=‖x−x^‖2+‖sg[ze(x)]−e‖2+β‖ze(x)−sg[e]‖2 其中,sg 表示停止梯度,β 是权衡系数。 二、VQ-VAE的优势 2.1 避免后验塌陷 由于编码器输出离散的代码,并通过向量量化,VQ-VAE...
承诺损失(Commitment loss)则确保编码器输出的连续向量与其被映射到的量化码本条目保持接近,这对于防止编码器忽略码本至关重要。如果缺少承诺损失,编码器可能会生成与实际码本条目相距甚远的任意向量,导致模型无法有效学习离散表示。 初始实验中,我们尝试同时训练组合编码器、码本和姿态解码器: device = torch.device(...
Mse代表均方误差,.detach作为停止梯度操作。 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 最后确保梯度可...
commitment loss也比较简单,直接计算encoder的输出和对应的量化得到的embedding向量的L2误差: 注意这里的sg是作用在embedding向量上,这意味着这个约束只会影响encoder。 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...
承诺损失 (Commitment Loss):防止嵌入空间的向量过于集中,提高嵌入空间的表达能力,避免颜色码本中的颜色过于相似。通过计算嵌入向量与其滑动平均值之间的差异来实现。 🌟VQ-VAE的优势与局限性 优势:学习离散表示,提高模型的可解释性;强大的生成能力;可扩展性强,能够处理高维数据。 局限性:最近邻搜索计算成本高;量化...
LOSS部分 def train_vqvae(model: VQVAE, img_shape=None, device='cuda', ckpt_path='dldemos/VQVAE/model.pth', batch_size=64, dataset_type='MNIST', lr=1e-3, n_epochs=100, l_w_embedding=1, l_w_commitment=0.25):print('batch size:', batch_size) ...
= VectorQuantizer(n_embedding, res_h_dim, commitment_cost) self.decoder = Decoder(res_h_dim, dim, n_res_layers, res_h_dim) def forward(self, x): ze = self.encoder(x) vq_loss, zq, _ = self.vector_quantizer(ze) x_hat = self.decoder(zq) return x_hat, ze, zq, vq_loss ...
commitment_cost, decay) else: self._vq_vae = VectorQuantizer(num_embeddings, embedding_dim, commitment_cost) 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, quan...
VQ-VAE - 矢量量化自动编码器.pdf,Neural Discrete Representation Learning Aaron van den Oord Oriol Vinyals Koray Kavukcuoglu DeepMind DeepMind DeepMind avdnoord@ vinyals@ korayk@ 8 1 0 Abstract 2 y Learning useful representations without supervision remain
commitment_loss=β‖z_e(x)−sg[e]‖^2//β是一个超参数，控制我们想要衡量的Commitment损失与...