các vấn đề tiềm ẩn với việc cắt giảm trọng lượng trong WGAN là gì

1. Độ dốc biến mất: Khi cửa sổ cắt quá lớn, nó có thể dẫn đến độ dốc biến mất, điều này có thể khiến mô hình không hội tụ hoặc huấn luyện chậm[1] [2] [4].

2. Hội tụ chậm: Khi cửa sổ cắt quá nhỏ, có thể dẫn đến hội tụ chậm, khiến mô hình mất nhiều thời gian để huấn luyện[1] [2] [4].

3. Bề mặt giá trị bệnh lý: Việc cắt bớt trọng lượng có thể dẫn đến bề mặt giá trị bệnh lý đối với người phê bình, điều này có thể dẫn đến hiệu suất dưới mức tối ưu[2].

4. Dùng hết công suất: Việc triển khai ràng buộc k-Lipshitz thông qua việc cắt giảm trọng lượng sẽ khiến người phê bình thiên về các chức năng đơn giản hơn nhiều, điều này có thể dẫn đến việc sử dụng không đúng công suất của mô hình[2].

5. Đào tạo không ổn định: Việc cắt giảm trọng lượng có thể dẫn đến việc đào tạo không ổn định, đặc biệt khi mô hình sâu hoặc có số lượng lớp lớn[1] [2] [4].

6. Khó khăn trong việc đào tạo: Việc cắt giảm trọng lượng có thể gây khó khăn cho việc đào tạo mô hình, đặc biệt khi mô hình phức tạp hoặc có nhiều lớp[1] [2] [4].

7. Thiếu độ chắc chắn: Việc cắt giảm trọng lượng có thể làm cho mô hình trở nên kém chắc chắn hơn trước những thay đổi trong phân phối dữ liệu hoặc kiến ​​trúc mô hình[1] [2] [4].

Những vấn đề này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng các phương pháp thay thế như hình phạt độ dốc, hiệu quả hơn trong việc thực thi ràng buộc Lipschitz và cải thiện tính ổn định trong đào tạo của WGANs[1] [2] [3] [4].

Trích dẫn:
[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

hình phạt độ dốc so với việc cắt giảm trọng lượng như thế nào về độ ổn định trong tập luyện

Hình phạt độ dốc trong Wasserstein GAN (WGAN) mang lại một số lợi thế so với việc cắt giảm trọng lượng về mặt độ ổn định khi luyện tập:

1. Dùng công suất dưới mức: Việc cắt giảm trọng lượng có thể dẫn đến việc sử dụng dưới mức công suất, trong đó người phê bình học được các hàm rất đơn giản do ràng buộc cứng đối với hằng số Lipschitz. Mặt khác, hình phạt độ dốc cho phép người phê bình tìm hiểu các hàm phức tạp hơn trong khi vẫn đáp ứng ràng buộc Lipschitz.

2. Độ dốc bùng nổ và biến mất: Sự tương tác giữa ràng buộc trọng lượng và hàm mất mát trong việc cắt giảm trọng lượng có thể dẫn đến sự bùng nổ hoặc biến mất độ dốc, khiến quá trình huấn luyện không ổn định. Hình phạt độ dốc không gặp phải vấn đề này.

3. Bề mặt giá trị bệnh lý: Việc cắt giảm trọng lượng có thể dẫn đến bề mặt giá trị bệnh lý đối với người phê bình, điều này có thể dẫn đến hiệu suất dưới mức tối ưu. Hình phạt độ dốc không thể hiện hành vi này.

4. Mạnh mẽ: Hình phạt về độ dốc mạnh hơn đối với các lựa chọn kiến ​​trúc và điều chỉnh siêu tham số so với việc cắt bớt trọng lượng, giúp việc huấn luyện WGAN dễ dàng hơn.

5. Cải thiện sự hội tụ: Hình phạt độ dốc có thể dẫn đến sự hội tụ nhanh hơn và chất lượng mẫu tốt hơn so với việc cắt bớt trọng lượng, như được trình bày trong bài báo WGAN-GP ban đầu.

Tóm lại, hình phạt độ dốc cung cấp một cách ổn định và hiệu quả hơn để thực thi ràng buộc Lipschitz trong WGAN, dẫn đến cải thiện độ ổn định, độ hội tụ và chất lượng mẫu khi huấn luyện so với cắt giảm trọng số. Hình phạt độ dốc giải quyết các vấn đề chính liên quan đến việc cắt bớt trọng lượng, khiến nó trở thành phương pháp được ưa thích để huấn luyện WGAN.