論文の概要: Training Energy-Based Normalizing Flow with Score-Matching Objectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15267v2
- Date: Sat, 28 Oct 2023 10:50:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 22:16:39.308594
- Title: Training Energy-Based Normalizing Flow with Score-Matching Objectives
- Title（参考訳）: スコアマッチング物体を用いたエネルギーベース正規化流れの訓練
- Authors: Chen-Hao Chao, Wei-Fang Sun, Yen-Chang Hsu, Zsolt Kira, Chun-Yi Lee
- Abstract要約: エネルギーベース正規化フロー(EBFlow)と呼ばれる新しいフローベースモデリング手法を提案する。
本研究では,EBFlowをスコアマッチング目的に最適化することにより,線形変換に対するヤコビ行列式の計算を完全に回避できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.0810550035231
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we establish a connection between the parameterization of
flow-based and energy-based generative models, and present a new flow-based
modeling approach called energy-based normalizing flow (EBFlow). We demonstrate
that by optimizing EBFlow with score-matching objectives, the computation of
Jacobian determinants for linear transformations can be entirely bypassed. This
feature enables the use of arbitrary linear layers in the construction of
flow-based models without increasing the computational time complexity of each
training iteration from $O(D^2L)$ to $O(D^3L)$ for an $L$-layered model that
accepts $D$-dimensional inputs. This makes the training of EBFlow more
efficient than the commonly-adopted maximum likelihood training method. In
addition to the reduction in runtime, we enhance the training stability and
empirical performance of EBFlow through a number of techniques developed based
on our analysis of the score-matching methods. The experimental results
demonstrate that our approach achieves a significant speedup compared to
maximum likelihood estimation while outperforming prior methods with a
noticeable margin in terms of negative log-likelihood (NLL).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,フローベースモデルとエネルギーベース生成モデルのパラメータ化の関係を確立し,エネルギーベース正規化フロー(EBFlow)と呼ばれる新しいフローベースモデリング手法を提案する。
EBFlowをスコアマッチング目的に最適化することにより、線形変換に対するヤコビ行列式の計算を完全にバイパスできることを示す。
この特徴により、フローベースモデルの構築において任意の線形層を使用することで、各トレーニングイテレーションの計算時間の複雑さを$O(D^2L)$から$O(D^3L)$に増やすことなく、$D$次元入力を受け入れる$L$層モデルにすることができる。
これにより、EBFlowのトレーニングは、一般的に推奨される最大可能性トレーニング方法よりも効率的になる。
実行時間の短縮に加えて,スコアマッチング手法の分析に基づいて開発した多数の手法により,ebflowのトレーニング安定性と経験的パフォーマンスを向上させる。
実験結果から,提案手法は負の対数類似度(NLL)において,先行手法よりも高い性能を示しながら,最大推定値よりも大幅に高速化された。
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