論文の概要: On the advantages of stochastic encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09270v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 11:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 14:11:19.984595
• Title: On the advantages of stochastic encoders
• Title（参考訳）: 確率エンコーダの利点について
• Authors: Lucas Theis and Eirikur Agustsson
• Abstract要約: エンコーダが決定論的なエンコーダよりも優れているかどうかはよく理解されていない。 おもちゃの例では、エンコーダは「完璧な知覚品質」の体制において特に有用である可能性が示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.245046234516316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic encoders have been used in rate-distortion theory and neural compression because they can be easier to handle. However, in performance comparisons with deterministic encoders they often do worse, suggesting that noise in the encoding process may generally be a bad idea. It is poorly understood if and when stochastic encoders do better than deterministic encoders. In this paper we provide one illustrative example which shows that stochastic encoders can significantly outperform the best deterministic encoders. Our toy example suggests that stochastic encoders may be particularly useful in the regime of "perfect perceptual quality".
• Abstract（参考訳）: 確率エンコーダは、処理が容易であるため、レート歪み理論と神経圧縮に使用されています。 しかし、決定論的エンコーダのパフォーマンス比較において、それらはしばしば悪化するので、符号化プロセスのノイズは一般に悪いアイデアである可能性がある。 確率的エンコーダが決定論的エンコーダよりも優れているかどうかはよく理解できない。 本稿では,確率エンコーダが最適な決定論的エンコーダを著しく上回ることを示す例を示す。 我々のおもちゃの例は、確率エンコーダが「完璧な知覚品質」の体制において特に有用である可能性を示唆している。

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