論文の概要: Re-parameterizing VAEs for stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13739v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 16:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:15:08.638648
• Title: Re-parameterizing VAEs for stability
• Title（参考訳）: 安定のための再パラメータvaes
• Authors: David Dehaene and R\'emy Brossard
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の数値安定性を訓練するための理論的アプローチを提案する。 我々の研究は、VAEが複雑な画像データセット上のアート生成結果に到達できるようにするための最近の研究によって動機づけられている。 我々は、それらが依存する正規分布のパラメータ化方法に小さな変更を加えることで、VAEを安全にトレーニングできることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a theoretical approach towards the training numerical stability of Variational AutoEncoders (VAE). Our work is motivated by recent studies empowering VAEs to reach state of the art generative results on complex image datasets. These very deep VAE architectures, as well as VAEs using more complex output distributions, highlight a tendency to haphazardly produce high training gradients as well as NaN losses. The empirical fixes proposed to train them despite their limitations are neither fully theoretically grounded nor generally sufficient in practice. Building on this, we localize the source of the problem at the interface between the model's neural networks and their output probabilistic distributions. We explain a common source of instability stemming from an incautious formulation of the encoded Normal distribution's variance, and apply the same approach on other, less obvious sources. We show that by implementing small changes to the way we parameterize the Normal distributions on which they rely, VAEs can securely be trained.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の数値安定性を訓練するための理論的アプローチを提案する。 我々の研究は、VAEが複雑な画像データセットのアート生成結果に到達できるようにする最近の研究によって動機づけられている。 これらの非常に深いVAEアーキテクチャと、より複雑な出力分布を用いたVAEは、高いトレーニング勾配とNaN損失を生み出す傾向を浮き彫りにしている。 制限にもかかわらず訓練するために提案された経験的な修正は、完全に理論的に根拠づけられたり、実際は十分ではない。 そこで本研究では,モデルのニューラルネットワークとその出力確率分布とのインタフェースに問題の原因を局所化する。 符号化された正規分布の分散の注意深い定式化から生じる不安定性の共通源を説明し、他の明らかでないソースにも同様のアプローチを適用する。 私たちが依存する正規分布をパラメータ化する方法に小さな変更を加えることで、VAEを安全にトレーニングできることが示されます。

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