loss = torch.mean((z_q.detach()-z)**2) + self.beta * torch.mean((z_q - z.detach()) ** 2) z_q是codebook 找到的最接近z的向量. z是encoder生成的向量. L对z求导 = 2(z_q.detach()-z)*(-1)=2(z - z_q.detach()) # 这个部分对于encoder做了训练. L对z_q求导=2(z_q - ...
也会比VQ更容易训练（SQ没有loss）。还有一个很重要的点，SQ的泛化性比VQ要好，因为VQ是通过数据学习...
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模型采用了向量量化技术,利用一...
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...
其中第一项为解码器的重构损失(regression loss) ;第二项为正则项,用KL散度来使Encoder---后验概率 和 先验 分布近似,通常 假设为多元标准正太分布,该项主要防止VAE坍塌到一个点,毕竟是生成模型。 而VQVAE和VAE主要不同:Encoder输出是离散的,而不是连续的隐变量z。 1...
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: ...
二、变分自编码器（VAE）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...
也就是说,前向传播时,sg里的值不变;反向传播时,sg按值为0求导,即此次计算无梯度。(反向传播其实不会用到式子的值,只会用到式子的梯度。反向传播用到的loss值是在前向传播中算的) 基于这种运算,我们可以设计一个把梯度从$z_e(x)$复制到$z_q(x)$的误差: ...
loss.backward() 损失函数设计细节 重构损失函数设计 Straight-Through Estimator操作(前向传播的时候可以用想要的变量(哪怕不可导),而反向传播的时候,用自己针对一些操作设计的梯度) 该操作的目的: 一般的VAE:输入图像 Encoder Decoder 输出图像 VQ-VAE:输入图像 ...
(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...