aké sú potenciálne problémy s redukciou hmotnosti vo WGAN

1. Miznúce prechody: Keď je okno orezania príliš veľké, môže to viesť k miznúcim prechodom, čo môže spôsobiť, že model nebude konvergovať alebo pomaly trénovať[1][2][4].

2. Pomalá konvergencia: Keď je okno orezania príliš malé, môže to viesť k pomalej konvergencii, čo môže spôsobiť, že trénovanie modelu bude trvať dlho[1][2][4].

3. Povrchy patologickej hodnoty: Orezanie hmotnosti môže mať za následok povrchy s patologickou hodnotou pre kritika, čo môže viesť k suboptimálnemu výkonu[2].

4. Nedostatočné využitie kapacity: Implementácia obmedzenia k-Lipshitz prostredníctvom orezania hmotnosti privádza kritika k oveľa jednoduchším funkciám, čo môže viesť k nedostatočnému využitiu kapacity modelu[2].

5. Nestabilný tréning: Strihanie váhy môže viesť k nestabilnému tréningu, najmä ak je model hlboký alebo má veľký počet vrstiev[1][2][4].

6. Ťažkosti pri tréningu: Orezávanie závažia môže sťažiť tréning modelu, najmä ak je model zložitý alebo má veľa vrstiev[1][2][4].

7. Nedostatok robustnosti: Zníženie hmotnosti môže spôsobiť, že model bude menej odolný voči zmenám v distribúcii údajov alebo architektúre modelu[1][2][4].

Tieto problémy je možné zmierniť použitím alternatívnych metód, ako je penalizácia za gradient, ktorá je účinnejšia pri presadzovaní Lipschitzovho obmedzenia a zlepšovaní stability tréningu WGAN[1][2][3][4].

Citácie:
[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

ako je gradientová penalizácia v porovnaní s obmedzovaním hmotnosti z hľadiska stability tréningu

Gradientová penalizácia vo Wassersteinových GAN (WGAN) ponúka niekoľko výhod v porovnaní so znižovaním hmotnosti, pokiaľ ide o stabilitu tréningu:

1. Nedostatočné využitie kapacity: Zníženie hmotnosti môže viesť k nedostatočnému využitiu kapacity, kde sa kritik naučí veľmi jednoduché funkcie kvôli tvrdému obmedzeniu Lipschitzovej konštanty. Na druhej strane, gradientová penalizácia umožňuje kritikovi naučiť sa zložitejšie funkcie, pričom stále spĺňa Lipschitzovo obmedzenie.

2. Explodujúce a miznúce gradienty: Interakcia medzi váhovým obmedzením a funkciou straty pri orezávaní hmotnosti môže viesť k explodovaniu alebo miznutiu gradientov, čím sa tréningový proces stáva nestabilným. Gradientová penalizácia týmto problémom netrpí.

3. Povrchy patologickej hodnoty: Orezanie hmotnosti môže mať za následok povrchy s patologickou hodnotou pre kritika, čo môže viesť k suboptimálnemu výkonu. Pokuta za gradient nevykazuje toto správanie.

4. Robustnosť: Pokuta za gradient je odolnejšia voči architektonickým rozhodnutiam a ladeniu hyperparametrov v porovnaní s orezávaním hmotnosti, čo uľahčuje trénovanie WGAN.

5. Vylepšená konvergencia: Pokuta za gradient môže viesť k rýchlejšej konvergencii a lepšej kvalite vzorky v porovnaní s orezaním hmotnosti, ako je uvedené v originálnom dokumente WGAN-GP.

Stručne povedané, penalizácia za gradient poskytuje stabilnejší a efektívnejší spôsob presadzovania Lipschitzovho obmedzenia vo WGAN, čo vedie k zlepšenej stabilite tréningu, konvergencii a kvalite vzorky v porovnaní s orezávaním hmotnosti. Postih za gradient rieši kľúčové problémy spojené s orezávaním hmotnosti, vďaka čomu je preferovanou metódou pre tréning WGAN.