論文の概要: Variational Auto-Encoder: not all failures are equal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01972v1
• Date: Wed, 4 Mar 2020 09:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:51:35.362890
• Title: Variational Auto-Encoder: not all failures are equal
• Title（参考訳）: 変分自動エンコーダ:すべての障害が等しいとは限らない
• Authors: Michele Sebag (LRI), Victor Berger (TAU), Mich\`ele Sebag (LRI)
• Abstract要約: 我々は,VAEのぼかし問題に対して,鋭さ学習がいかに対処しているかを示す。 この論文は、人工データ(MNISTとCelebA)の実験に基づいており、その鋭さ学習が、悪名高いVAEのぼかし問題にどのように対処するかを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We claim that a source of severe failures for Variational Auto-Encoders is the choice of the distribution class used for the observation model.A first theoretical and experimental contribution of the paper is to establish that even in the large sample limit with arbitrarily powerful neural architectures and latent space, the VAE failsif the sharpness of the distribution class does not match the scale of the data.Our second claim is that the distribution sharpness must preferably be learned by the VAE (as opposed to, fixed and optimized offline): Autonomously adjusting this sharpness allows the VAE to dynamically control the trade-off between the optimization of the reconstruction loss and the latent compression. A second empirical contribution is to show how the control of this trade-off is instrumental in escaping poor local optima, akin a simulated annealing schedule.Both claims are backed upon experiments on artificial data, MNIST and CelebA, showing how sharpness learning addresses the notorious VAE blurriness issue.
• Abstract（参考訳）: We claim that a source of severe failures for Variational Auto-Encoders is the choice of the distribution class used for the observation model.A first theoretical and experimental contribution of the paper is to establish that even in the large sample limit with arbitrarily powerful neural architectures and latent space, the VAE failsif the sharpness of the distribution class does not match the scale of the data.Our second claim is that the distribution sharpness must preferably be learned by the VAE (as opposed to, fixed and optimized offline): Autonomously adjusting this sharpness allows the VAE to dynamically control the trade-off between the optimization of the reconstruction loss and the latent compression. 2つめの実証的な貢献は、このトレードオフのコントロールが、悪名高いvaeのぼやけ問題に対してシャープネス学習がどのように対処するかを示す、人工データ、mnist、celebaの実験に裏付けられている。

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