kakšne so morebitne težave z zmanjšanjem teže v WGAN

1. Izginjajoči prelivi: Če je okno za izrezovanje preveliko, lahko pride do izginjajočih prelivov, kar lahko povzroči, da se model ne zbliža ali se počasneje uri[1][2][4].

2. Počasna konvergenca: Če je okno za izrezovanje premajhno, lahko pride do počasne konvergence, kar lahko povzroči dolgotrajno usposabljanje modela[1][2][4].

3. Površine patoloških vrednosti: Odrezovanje teže lahko povzroči patološke površine vrednosti za kritika, kar lahko povzroči neoptimalno delovanje[2].

4. Nezadostna uporaba zmogljivosti: Implementacija k-Lipshitzeve omejitve prek izrezovanja teže usmeri kritike k veliko enostavnejšim funkcijam, kar lahko privede do premajhne uporabe zmogljivosti modela [2].

5. Nestabilen trening: zmanjšanje teže lahko vodi do nestabilnega treninga, še posebej, če je model globok ali ima veliko število plasti[1][2][4].

6. Težave pri urjenju: Izrezovanje teže lahko oteži urjenje modela, še posebej, če je model kompleksen ali ima več plasti[1][2][4].

7. Pomanjkanje robustnosti: Zmanjšanje teže lahko naredi model manj robusten za spremembe v distribuciji podatkov ali arhitekturi modela[1][2][4].

Te težave je mogoče ublažiti z uporabo alternativnih metod, kot je gradientna kazen, ki je učinkovitejša pri uveljavljanju Lipschitzeve omejitve in izboljšanju stabilnosti usposabljanja WGAN [1][2][3][4].

Citati:
[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

kako se gradient penalty primerja z zmanjšanjem teže v smislu stabilnosti treninga

Gradient penalty v Wasserstein GAN (WGAN) ponuja več prednosti pred striženjem teže v smislu stabilnosti treninga:

1. Nezadostna izkoriščenost zmogljivosti: Zmanjšanje teže lahko vodi do premajhne izkoriščenosti zmogljivosti, kjer se kritik nauči zelo preprostih funkcij zaradi stroge omejitve Lipschitzeve konstante. Po drugi strani pa gradientna kazen omogoča kritiku, da se nauči bolj zapletenih funkcij, medtem ko še vedno izpolnjuje Lipschitzovo omejitev.

2. Eksplozivni in izginjajoči gradienti: Interakcija med omejitvijo teže in funkcijo izgube pri zmanjševanju teže lahko povzroči eksplozivne ali izginjajoče gradiente, zaradi česar je proces usposabljanja nestabilen. Ta težava ne vpliva na gradientno kazen.

3. Površine patoloških vrednosti: Odrezovanje teže lahko povzroči patološke površine vrednosti za kritika, kar lahko povzroči neoptimalno delovanje. Gradientna kazen ne kaže tega vedenja.

4. Robostnost: Kazen gradienta je bolj robustna glede na arhitekturne izbire in uravnavanje hiperparametrov v primerjavi s striženjem teže, zaradi česar je lažje usposobiti WGAN.

5. Izboljšana konvergenca: Kazen gradienta lahko povzroči hitrejšo konvergenco in boljšo kakovost vzorca v primerjavi z izrezovanjem teže, kot je prikazano v izvirnem dokumentu WGAN-GP.

Če povzamemo, gradientna kazen zagotavlja stabilnejši in učinkovitejši način za uveljavljanje Lipschitzeve omejitve v WGAN, kar vodi do izboljšane stabilnosti usposabljanja, konvergence in kakovosti vzorca v primerjavi z izrezovanjem teže. Gradient penalty obravnava ključna vprašanja, povezana z zmanjšanjem teže, zaradi česar je prednostna metoda za usposabljanje WGAN.