Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Khuếch tán và phân tán: Tạo hình ảnh với chính quy hóa biểu diễn

Created by
  • Haebom

Tác giả

Nhuận Thiên Vương, Khải Minh Hà

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một kỹ thuật chính quy hóa mới, 'Dispersive Loss', để cải thiện hiệu suất của các mô hình sinh dựa trên khuếch tán. Các mô hình khuếch tán hiện tại dựa trên các hàm mục tiêu hồi quy và thiếu chính quy hóa rõ ràng. Dispersive Loss giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra sự phân tán của các biểu diễn nội tại trong không gian ẩn. Nó tương tự như học tương phản, nhưng không yêu cầu các cặp mẫu dương, và do đó không can thiệp vào quá trình lấy mẫu được sử dụng trong hồi quy. So với kỹ thuật căn chỉnh biểu diễn (REPA) hiện có, nó có ưu điểm là không yêu cầu tiền huấn luyện, tham số bổ sung hoặc dữ liệu bên ngoài, và nó vượt trội hơn các mô hình hiệu suất tốt nhất hiện có thông qua các thử nghiệm trên nhiều mô hình khác nhau trên tập dữ liệu ImageNet. Kỹ thuật này được kỳ vọng sẽ góp phần thu hẹp khoảng cách giữa mô hình sinh và học biểu diễn.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày Dispersive Loss, một kỹ thuật điều chỉnh đơn giản và hiệu quả giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình tạo dựa trên khuếch tán.
Không giống như các phương pháp hiện có, phương pháp này cải thiện hiệu suất mà không cần đào tạo trước, tham số bổ sung hoặc dữ liệu bên ngoài.
Đề Xuất một đóng góp tiềm năng cho sự hội tụ giữa mô hình tạo sinh và học biểu diễn.
Tính ưu việt của Mất mát phân tán được xác minh thông qua kết quả thử nghiệm của ImageNet.
Limitations:
Hiệu ứng của Mất mát Phân tán có thể chỉ giới hạn ở tập dữ liệu ImageNet. Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát hóa trên các tập dữ liệu khác.
Thiếu phân tích lý thuyết về nguyên lý hoạt động của Suy hao Phân tán. Cần có phân tích chuyên sâu hơn để xác định rõ cơ chế cải thiện hiệu suất.
Các thử nghiệm mở rộng trên các kiến trúc mô hình khuếch tán khác nhau vẫn còn thiếu. Hiệu suất và hiệu suất tổng quát hóa trên các kiến trúc khác nhau cần được kiểm chứng.
👍