ποια είναι τα πιθανά προβλήματα με την αποκοπή βάρους στα WGAN

1. Vanishing Gradients: Όταν το παράθυρο αποκοπής είναι πολύ μεγάλο, μπορεί να οδηγήσει σε διαβαθμίσεις που εξαφανίζονται, γεγονός που μπορεί να προκαλέσει το μοντέλο να μην συγκλίνει ή να εκπαιδεύεται αργά[1][2][4].

2. Αργή σύγκλιση: Όταν το παράθυρο αποκοπής είναι πολύ μικρό, μπορεί να οδηγήσει σε αργή σύγκλιση, η οποία μπορεί να προκαλέσει πολύ χρόνο στην εκπαίδευση του μοντέλου[1][2][4].

3. Επιφάνειες παθολογικής τιμής: Η αποκοπή βάρους μπορεί να οδηγήσει σε επιφάνειες παθολογικής αξίας για τον κριτικό, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε μη βέλτιστη απόδοση[2].

4. Υποχρήση χωρητικότητας: Η εφαρμογή περιορισμού k-Lipshitz μέσω αποκοπής βάρους ωθεί τον κριτικό προς πολύ απλούστερες λειτουργίες, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε υποχρησιμοποίηση της χωρητικότητας του μοντέλου[2].

5. Ασταθής προπόνηση: Η αποκοπή βάρους μπορεί να οδηγήσει σε ασταθή προπόνηση, ειδικά όταν το μοντέλο είναι βαθύ ή έχει μεγάλο αριθμό στρωμάτων[1][2][4].

6. Δυσκολία στην εκπαίδευση: Η αποκοπή βάρους μπορεί να δυσκολέψει την εκπαίδευση του μοντέλου, ειδικά όταν το μοντέλο είναι πολύπλοκο ή έχει πολλά επίπεδα[1][2][4].

7. Έλλειψη ευρωστίας: Η αποκοπή βάρους μπορεί να κάνει το μοντέλο λιγότερο ανθεκτικό στις αλλαγές στη διανομή δεδομένων ή στην αρχιτεκτονική του μοντέλου[1][2][4].

Αυτά τα ζητήματα μπορούν να μετριαστούν με τη χρήση εναλλακτικών μεθόδων, όπως η ποινή κλίσης, η οποία είναι πιο αποτελεσματική στην επιβολή του περιορισμού Lipschitz και στη βελτίωση της σταθερότητας της εκπαίδευσης των WGAN[1][2][3][4].

Αναφορές:
[1] https://www.cs.toronto.edu/~bonner/courses/2022s/csc2547/papers/adversarial/background/improved-training-of-WGANs,-gulrajani,-nips2017.pdf
[2] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/892c3b1c6dccd52936e27cbd0ff683d6-Paper.pdf
[3] https://ceur-ws.org/Vol-2563/aics_34.pdf
[4] https://blog.paperspace.com/wgans/
[5] https://stackoverflow.com/questions/58723838/if-we-can-clip-gradient-in-wgan-why-bother-with-wgan-gp

πώς συγκρίνεται η ποινή κλίσης με το κόψιμο βάρους όσον αφορά τη σταθερότητα της προπόνησης

Η ποινή κλίσης στα Wasserstein GANs (WGANs) προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με το κόψιμο βάρους όσον αφορά τη σταθερότητα της προπόνησης:

1. Υποχρήση χωρητικότητας: Η αποκοπή βάρους μπορεί να οδηγήσει σε υποχρησιμοποίηση χωρητικότητας, όπου ο κριτικός μαθαίνει πολύ απλές συναρτήσεις λόγω του σκληρού περιορισμού στη σταθερά Lipschitz. Η ποινή κλίσης, από την άλλη πλευρά, επιτρέπει στον κριτικό να μάθει πιο σύνθετες συναρτήσεις, ενώ εξακολουθεί να ικανοποιεί τον περιορισμό Lipschitz.

2. Exploding and Vanishing Gradients: Η αλληλεπίδραση μεταξύ του περιορισμού βάρους και της συνάρτησης απώλειας κατά την αποκοπή βάρους μπορεί να οδηγήσει σε έκρηξη ή εξαφάνιση κλίσεων, καθιστώντας τη διαδικασία προπόνησης ασταθή. Η ποινή κλίσης δεν πάσχει από αυτό το ζήτημα.

3. Επιφάνειες παθολογικής τιμής: Η αποκοπή βάρους μπορεί να οδηγήσει σε επιφάνειες παθολογικής αξίας για τον κριτικό, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε μη βέλτιστη απόδοση. Η ποινή κλίσης δεν εμφανίζει αυτή τη συμπεριφορά.

4. Στιβαρότητα: Η ποινή κλίσης είναι πιο στιβαρή στις αρχιτεκτονικές επιλογές και τον συντονισμό υπερπαραμέτρων σε σύγκριση με την αποκοπή βάρους, καθιστώντας ευκολότερη την εκπαίδευση των WGAN.

5. Βελτιωμένη σύγκλιση: Η ποινή διαβάθμισης μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερη σύγκλιση και καλύτερη ποιότητα δείγματος σε σύγκριση με το απόκομμα βάρους, όπως φαίνεται στο αρχικό χαρτί WGAN-GP.

Συνοπτικά, η ποινή κλίσης παρέχει έναν πιο σταθερό και αποτελεσματικό τρόπο για την επιβολή του περιορισμού Lipschitz στα WGAN, οδηγώντας σε βελτιωμένη σταθερότητα προπόνησης, σύγκλιση και ποιότητα δείγματος σε σύγκριση με την αποκοπή βάρους. Η ποινή κλίσης αντιμετωπίζει τα βασικά ζητήματα που σχετίζονται με το κόψιμο βάρους, καθιστώντας την την προτιμώμενη μέθοδο για την εκπαίδευση των WGAN.