論文の概要: Understanding the Diffusion Objective as a Weighted Integral of ELBOs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00848v2
• Date: Tue, 21 Mar 2023 22:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 23:27:53.201850
• Title: Understanding the Diffusion Objective as a Weighted Integral of ELBOs
• Title（参考訳）: ELBOの重み付き積分としての拡散対象の理解
• Authors: Diederik P. Kingma and Ruiqi Gao
• Abstract要約: 現在、拡散モデルは、サンプルの品質の点でより良い結果のため、一様でない重み付けで最適化されている。 重み付き損失はELBOの重み付き積分として記述できることを示す。 重み関数が単調であれば、重み付き損失は可能性に基づく目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.70656898360195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models in the literature are optimized with various objectives that are special cases of a weighted loss, where the weighting function specifies the weight per noise level. Uniform weighting corresponds to maximizing the ELBO, a principled approximation of maximum likelihood. In current practice diffusion models are optimized with non-uniform weighting due to better results in terms of sample quality. In this work we expose a direct relationship between the weighted loss (with any weighting) and the ELBO objective. We show that the weighted loss can be written as a weighted integral of ELBOs, with one ELBO per noise level. If the weighting function is monotonic, then the weighted loss is a likelihood-based objective: it maximizes the ELBO under simple data augmentation, namely Gaussian noise perturbation. Our main contribution is a deeper theoretical understanding of the diffusion objective, but we also performed some experiments comparing monotonic with non-monotonic weightings, finding that monotonic weighting performs competitively with the best published results.
• Abstract（参考訳）: 文献中の拡散モデルは、重み付け関数がノイズレベルあたりの重みを規定する重み付け損失の特別な場合である様々な目的に最適化されている。 一様重み付けは、最大確率の原理近似であるエルボの最大化に対応する。 現在の拡散モデルは、サンプル品質の面でのより良い結果のために、非一様重み付けで最適化されている。 本研究では,重み付き損失(重み付き損失)とELBO目標との直接的な関係を明らかにする。 重み付き損失はELBOの重み付き積分として記述できることを示す。 重み付け関数が単調ならば、重み付き損失は確率に基づく目標であり、単純なデータ拡張、すなわちガウス雑音の摂動の下でエルボを最大化する。 我々の主な貢献は拡散目的の深い理論的理解であると同時に、モノトニックと非モノトニックの重み付けを比較する実験も行っており、モノトニックの重み付けは最も優れた結果と競合することが判明した。

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