WGAN-i kaalu lõikamine võib põhjustada mitmeid probleeme:
1. Kaduvad gradiendid: kui lõikeaken on liiga suur, võib see põhjustada kaduvaid gradiente, mis võivad põhjustada mudeli lähenemise ebaõnnestumise või aeglase treenimise[1][2][4].
2. Aeglane konvergents: kui kärpimisaken on liiga väike, võib see viia aeglase lähenemiseni, mille tõttu võib mudeli treenimine võtta kaua aega[1][2][4].
3. Patoloogilised väärtuspinnad: raskuse kärpimine võib põhjustada kriitiku jaoks patoloogilisi väärtuspindu, mis võib viia ebaoptimaalse jõudluseni[2].
4. Mahutavuse alakasutus: k-Lipshitzi piirangu rakendamine kaalu kärpimise kaudu kallutab kriitikut palju lihtsamate funktsioonide poole, mis võib viia mudeli võimsuse alakasutamiseni[2].
5. Ebastabiilne treening: raskuse vähendamine võib põhjustada ebastabiilset treeningut, eriti kui mudel on sügav või sellel on palju kihte[1][2][4].
6. Treeningu raskused: kaalu lõikamine võib muuta modelli treenimise keeruliseks, eriti kui mudel on keeruline või sellel on palju kihte[1][2][4].
7. Vabu vastupidavust: kaalu kärpimine võib muuta mudeli andmete jaotuse või mudeli arhitektuuri muutuste suhtes vähem vastupidavaks[1][2][4].
Neid probleeme saab leevendada alternatiivsete meetodite, näiteks gradiendi trahvi abil, mis on Lipschitzi piirangu jõustamisel ja WGAN-ide treeningstabiilsuse parandamisel tõhusam[1][2][3][4].
Tsitaadid:
[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
Kuidas on gradienttrahv võrreldes raskuse lõikamisega treeningu stabiilsuse seisukohalt
Wassersteini GAN-ide (WGAN) gradienttrahv pakub treeningu stabiilsuse osas mitmeid eeliseid võrreldes raskuse langetamisega:
1. Mahutavuse alakasutus: kaalu kärpimine võib viia võimsuse alakasutamiseni, kus kriitik õpib väga lihtsaid funktsioone Lipschitzi konstandi tugeva piirangu tõttu. Gradiendi karistus seevastu võimaldab kriitikul õppida keerukamaid funktsioone, täites samal ajal Lipschitzi piirangut.
2. Plahvatavad ja kaovad kalded: kaalupiirangu ja kaalulangetamise funktsiooni vaheline koostoime võib viia plahvatavate või kaduvate gradientideni, muutes treeningprotsessi ebastabiilseks. Gradienttrahv seda probleemi ei kannata.
3. Patoloogilised väärtuspinnad: kaalu kärpimine võib põhjustada kriitiku jaoks patoloogilisi väärtuspindu, mis võib viia ebaoptimaalse jõudluseni. Gradientkaristus sellist käitumist ei näita.
4. Vastupidavus: gradiendi karistus on arhitektuursete valikute ja hüperparameetrite häälestamise suhtes jõulisem võrreldes kaalu kärpimisega, muutes WGAN-ide treenimise lihtsamaks.
5. Parem konvergents: gradiendi trahv võib kaasa tuua kiirema lähenemise ja parema proovikvaliteedi võrreldes kaalulõikusega, nagu on näidatud algses WGAN-GP dokumendis.
Kokkuvõtteks võib öelda, et gradiendi karistus on stabiilsem ja tõhusam viis Lipschitzi piirangu jõustamiseks WGAN-ides, mis parandab treeningu stabiilsust, lähenemist ja proovi kvaliteeti võrreldes raskuse kärpimisega. Gradienttrahv käsitleb kaalulõikamisega seotud põhiprobleeme, muutes selle eelistatud meetodiks WGAN-ide treenimisel.
Tsitaadid:[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://towardsdatascience.com/demystified-wasserstein-gan-with-gradient-penalty-ba5e9b905ead
[4] https://stackoverflow.com/questions/58723838/if-we-can-clip-gradient-in-wgan-why-bother-with-wgan-gp
[5] https://datascience.stackexchange.com/questions/31077/wgan-is-too-slow-what-are-some-ways-to-tweak-for-speed-ups