Fugu-MT 論文翻訳(概要): Addressing Negative Transfer in Diffusion Models

論文の概要: Addressing Negative Transfer in Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00354v1
Date: Thu, 1 Jun 2023 05:17:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-02 18:10:24.178982
Title: Addressing Negative Transfer in Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルにおける負転移の対応
Authors: Hyojun Go, JinYoung Kim, Yunsung Lee, Seunghyun Lee, Shinhyeok Oh, Hyeongdon Moon, Seungtaek Choi
Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は、よく知られた$textit negative transfer$という現象につながることがある。本稿では,タスクを小さなタスククラスタにクラスタ化し,MTL手法を適用することを提案する。本研究では,区間クラスタリングを動的プログラミングで解き,信号対雑音比,時間ステップ,タスク親和性をクラスタリングの目的に利用できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.843000831783236
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diffusion-based generative models have achieved remarkable success in various domains. It trains a model on denoising tasks that encompass different noise levels simultaneously, representing a form of multi-task learning (MTL). However, analyzing and improving diffusion models from an MTL perspective remains under-explored. In particular, MTL can sometimes lead to the well-known phenomenon of $\textit{negative transfer}$, which results in the performance degradation of certain tasks due to conflicts between tasks. In this paper, we aim to analyze diffusion training from an MTL standpoint, presenting two key observations: $\textbf{(O1)}$ the task affinity between denoising tasks diminishes as the gap between noise levels widens, and $\textbf{(O2)}$ negative transfer can arise even in the context of diffusion training. Building upon these observations, our objective is to enhance diffusion training by mitigating negative transfer. To achieve this, we propose leveraging existing MTL methods, but the presence of a huge number of denoising tasks makes this computationally expensive to calculate the necessary per-task loss or gradient. To address this challenge, we propose clustering the denoising tasks into small task clusters and applying MTL methods to them. Specifically, based on $\textbf{(O2)}$, we employ interval clustering to enforce temporal proximity among denoising tasks within clusters. We show that interval clustering can be solved with dynamic programming and utilize signal-to-noise ratio, timestep, and task affinity for clustering objectives. Through this, our approach addresses the issue of negative transfer in diffusion models by allowing for efficient computation of MTL methods. We validate the proposed clustering and its integration with MTL methods through various experiments, demonstrating improved sample quality of diffusion models.
Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルは様々な領域で顕著な成功を収めている。異なるノイズレベルを同時に包含するタスクを修飾するモデルをトレーニングし、マルチタスク学習(mtl)の形式を表現する。しかし、MTLの観点からの拡散モデルの解析と改善はいまだに未検討である。特に、mtlはよく知られた$\textit{ negative transfer}$という現象につながり、タスク間の競合によって特定のタスクのパフォーマンスが低下することがある。本稿では,mtlの立場から拡散訓練を分析することを目的とした。$\textbf{(o1)}$ the task affinity between denoising tasks when the gap between noise levels wides, $\textbf{(o2)}$ negative transferは拡散訓練の文脈でも起こりうる。本研究の目的は, 負転移の緩和による拡散訓練の促進である。これを実現するために,既存のMLL手法の活用を提案するが,膨大なタスクが存在するため,タスク毎の損失や勾配を計算するのに計算コストがかかる。この課題に対処するために,タスクを小さなタスククラスタにクラスタ化し,MTLメソッドを適用することを提案する。具体的には、$\textbf{(O2)}$に基づいて、クラスタ内のタスク間の時間的近接を強制するために間隔クラスタリングを用いる。本研究では,区間クラスタリングを動的プログラミングで解き,信号対雑音比,時間ステップ,タスク親和性をクラスタリングの目的に利用できることを示す。本手法は,mtl法の効率的な計算を可能にすることにより,拡散モデルにおける負の伝達問題に対処する。提案手法のクラスタリングとMTL手法の統合を様々な実験により検証し,拡散モデルのサンプル品質の向上を実証した。

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