melyek a súlycsökkentés lehetséges problémái a WGAN-okban

1. Eltűnő színátmenetek: Ha a vágóablak túl nagy, az eltűnő színátmenetekhez vezethet, ami azt eredményezheti, hogy a modell nem konvergál vagy lassan edz[1][2][4].

2. Lassú konvergencia: Ha a vágóablak túl kicsi, az lassú konvergenciához vezethet, ami miatt a modell betanítása hosszú ideig tart[1][2][4].

3. Patológiás értékfelületek: A súlycsökkentés kóros értékfelületeket eredményezhet a kritikus számára, ami szuboptimális teljesítményhez vezethet[2].

4. Kapacitás alulhasználata: A k-Lipshitz-kényszer súlyvágással történő megvalósítása sokkal egyszerűbb függvények felé torzítja a kritikusokat, ami a modell kapacitásának kihasználatlanságához vezethet[2].

5. Instabil edzés: A súlycsökkentés instabil edzéshez vezethet, különösen, ha a modell mély vagy sok rétegből áll[1][2][4].

6. Az edzés nehézségei: A súlycsökkentés megnehezítheti a modell betanítását, különösen, ha a modell összetett vagy sok rétegből áll[1][2][4].

7. A robusztusság hiánya: A súlyvágás kevésbé robusztussá teheti a modellt az adateloszlás vagy a modell architektúra változásaival szemben[1][2][4].

Ezek a problémák enyhíthetők olyan alternatív módszerek alkalmazásával, mint például a gradiens büntetés, amely hatékonyabban érvényesíti a Lipschitz-kényszert és javítja a WGAN-ok képzési stabilitását[1][2][3][4].

Idézetek:
[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

hogyan viszonyul a gradiens büntetés a súlyvágáshoz az edzés stabilitása szempontjából

A Wasserstein GAN-ok (WGAN) gradiensbüntetése számos előnnyel rendelkezik a súlycsökkentéshez képest az edzés stabilitása szempontjából:

1. Kapacitás alulhasználata: A súlycsökkentés kapacitáskihasználtsághoz vezethet, ahol a kritikus nagyon egyszerű függvényeket tanul meg a Lipschitz-állandó kemény megszorítása miatt. A gradiens büntetés viszont lehetővé teszi a kritikus számára, hogy bonyolultabb függvényeket tanuljon meg, miközben továbbra is eleget tesz a Lipschitz-kényszernek.

2. Robbanó és eltűnő gradiensek: A súlykorlátozás és a súlycsökkentési függvény közötti kölcsönhatás robbanó vagy eltűnő gradiensekhez vezethet, instabillá téve az edzési folyamatot. A gradiens büntetés nem szenved ettől a problémától.

3. Patológiás értékfelületek: A súlyvágás kóros értékfelületeket eredményezhet a kritikus számára, ami az optimális teljesítmény alatti teljesítményhez vezethet. A gradiens büntetés nem mutat ilyen viselkedést.

4. Robusztusság: A gradiens büntetés robusztusabb az építészeti döntésekhez és a hiperparaméter-hangoláshoz, mint a súlyvágáshoz, így könnyebb a WGAN-ok betanítása.

5. Javított konvergencia: A gradiens büntetés gyorsabb konvergenciához és jobb mintaminőséghez vezethet a súlyvágáshoz képest, amint az az eredeti WGAN-GP papíron is látható.

Összefoglalva, a gradiens büntetés stabilabb és hatékonyabb módszert biztosít a Lipschitz-kényszer érvényesítésére a WGAN-okban, ami jobb edzésstabilitást, konvergenciát és mintaminőséget eredményez a súlyvágáshoz képest. A gradiens büntetés a súlyvágással kapcsolatos kulcsfontosságú problémákat kezeli, így ez a WGAN-ok képzésének előnyben részesített módszere.