論文の概要: Towards Mode Balancing of Generative Models via Diversity Weights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11961v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 09:55:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:20:03.242568
- Title: Towards Mode Balancing of Generative Models via Diversity Weights
- Title（参考訳）: 多様性重みによる生成モデルのモードバランス
- Authors: Sebastian Berns, Simon Colton, Christian Guckelsberger
- Abstract要約: 我々は、より高い出力多様性の目標を満たすためには、モデリング対象の調整が必要であると論じる。
トレーニングデータセットのモードのバランスをとることで、モデルの出力の多様性を高めるトレーニングスキームであるダイバーシティウェイトを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2354076490479513
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large data-driven image models are extensively used to support creative and
artistic work. Under the currently predominant distribution-fitting paradigm, a
dataset is treated as ground truth to be approximated as closely as possible.
Yet, many creative applications demand a diverse range of output, and creators
often strive to actively diverge from a given data distribution. We argue that
an adjustment of modelling objectives, from pure mode coverage towards mode
balancing, is necessary to accommodate the goal of higher output diversity. We
present diversity weights, a training scheme that increases a model's output
diversity by balancing the modes in the training dataset. First experiments in
a controlled setting demonstrate the potential of our method. We conclude by
contextualising our contribution to diversity within the wider debate on bias,
fairness and representation in generative machine learning.
- Abstract（参考訳）: 大規模なデータ駆動画像モデルは、創造的および芸術的な作業をサポートするために広く使われている。
現在支配的な分布適合パラダイムの下では、データセットは可能な限り密接に近似される基底真理として扱われる。
しかし、多くのクリエイティブアプリケーションは多様な出力を必要としており、クリエーターは与えられたデータ分布から積極的に分岐しようと努力する。
純モードカバレッジからモードバランスへのモデリング対象の調整は、より高い出力多様性の目標を満たすために必要である、と我々は主張する。
本稿では,トレーニングデータセットのモードのバランスをとることで,モデルの出力多様性を高めるトレーニング手法であるdiversity weightsを提案する。
制御された環境での最初の実験は,本手法の可能性を実証した。
生成機械学習におけるバイアス、公平性、表現に関するより広範な議論の中で、多様性への貢献を文脈的にまとめて結論付ける。
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