які потенційні проблеми з обмеженням ваги в WGAN

1. Зникаючі градієнти: якщо вікно відсікання занадто велике, це може призвести до зникнення градієнтів, що може спричинити нездатність моделі сходитися або повільне навчання[1][2][4].

2. Повільна конвергенція: коли вікно відсікання замале, це може призвести до повільної конвергенції, що може призвести до тривалого навчання моделі[1][2][4].

3. Патологічні поверхні цінностей: обрізання ваги може призвести до патологічних поверхонь цінностей для критика, що може призвести до неоптимальної продуктивності[2].

4. Недостатнє використання ємності: Реалізація обмеження k-Lipshitz через відсікання ваги схиляє критиків до набагато простіших функцій, що може призвести до недовикористання ємності моделі[2].

5. Нестабільне тренування: обмеження ваги може призвести до нестабільного тренування, особливо коли модель глибока або має велику кількість шарів[1][2][4].

6. Складнощі з навчанням: обмеження ваги може ускладнити навчання моделі, особливо якщо модель складна або має багато шарів[1][2][4].

7. Нестача надійності: обрізання ваги може зробити модель менш стійкою до змін у розподілі даних або архітектурі моделі[1][2][4].

Ці проблеми можна пом’якшити за допомогою альтернативних методів, таких як градієнтне покарання, яке є більш ефективним у забезпеченні обмеження Ліпшица та покращенні стабільності навчання WGAN[1][2][3][4].

цитати:
[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

як градієнтне покарання порівняно з обмеженням ваги з точки зору стабільності тренувань

Градієнтне покарання в системах Wasserstein GAN (WGAN) пропонує кілька переваг порівняно з обмеженням ваги з точки зору стабільності тренувань:

1. Недостатнє використання потужності: обмеження ваги може призвести до недостатнього використання потужності, коли критик вивчає дуже прості функції через жорстке обмеження постійної Ліпшица. Штраф за градієнт, з іншого боку, дозволяє критику вивчити більш складні функції, все ще задовольняючи обмеження Ліпшица.

2. Градієнти, що розриваються та зникають: взаємодія між обмеженням ваги та функцією втрати в обрізанні ваги може призвести до розриву або зникнення градієнтів, що робить процес навчання нестабільним. Покарання за градієнт не страждає від цієї проблеми.

3. Патологічні поверхні цінностей: обрізання ваги може призвести до патологічних поверхонь цінностей для критика, що може призвести до неоптимальної продуктивності. Штраф градієнта не демонструє такої поведінки.

4. Стійкість: градієнтне покарання більш стійке до вибору архітектури та налаштування гіперпараметрів порівняно з обмеженням ваги, що полегшує навчання WGAN.

5. Покращена конвергенція: штраф градієнта може призвести до швидшої конвергенції та кращої якості зразка порівняно з обрізанням ваги, як показано в оригінальному документі WGAN-GP.

Підводячи підсумок, градієнтне покарання забезпечує більш стабільний і ефективний спосіб дотримання обмеження Ліпшица в WGAN, що призводить до покращеної стабільності навчання, конвергенції та якості вибірки порівняно з обмеженням ваги. Градієнтне покарання вирішує ключові проблеми, пов’язані з обмеженням ваги, що робить його кращим методом для навчання WGAN.