論文の概要: MixerFlow for Image Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16777v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 17:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 13:33:38.605091
• Title: MixerFlow for Image Modelling
• Title（参考訳）: 画像モデリングのためのMixerFlow
• Authors: Eshant English, Matthias Kirchler, Christoph Lippert
• Abstract要約: 我々はMixer-Mixerアーキテクチャに基づくMixerFlowと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 計算予算の固定化により,画像データセットの密度推定精度が向上することを示した。 また、MixerFlowはGlowベースのアーキテクチャよりも有益な埋め込みを提供していることも示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.597704460450158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Normalising flows are statistical models that transform a complex density into a simpler density through the use of bijective transformations enabling both density estimation and data generation from a single model. In the context of image modelling, the predominant choice has been the Glow-based architecture, whereas alternative architectures remain largely unexplored in the research community. In this work, we propose a novel architecture called MixerFlow, based on the MLP-Mixer architecture, further unifying the generative and discriminative modelling architectures. MixerFlow offers an effective mechanism for weight sharing for flow-based models. Our results demonstrate better density estimation on image datasets under a fixed computational budget and scales well as the image resolution increases, making MixeFlow a powerful yet simple alternative to the Glow-based architectures. We also show that MixerFlow provides more informative embeddings than Glow-based architectures.
• Abstract（参考訳）: 正規化フローは、単一のモデルから密度推定とデータ生成の両方を可能にする単射変換を用いて、複素密度をより単純な密度に変換する統計モデルである。 画像モデリングの文脈では、主要な選択はGlowベースのアーキテクチャであり、代替アーキテクチャは研究コミュニティでほとんど検討されていない。 本研究では,MLP-Mixerアーキテクチャに基づくMixerFlowと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 MixerFlowは、フローベースモデルの重量共有に効果的なメカニズムを提供する。 計算予算の固定化と画像解像度の増大により,画像データセットの密度推定精度が向上し,MixeFlowはGlowアーキテクチャの強力な代替となる。 また、MixerFlowはGlowベースのアーキテクチャよりも有益な埋め込みを提供していることも示しています。

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