論文の概要: Towards Theoretical Understandings of Self-Consuming Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11778v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 14:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:51:30.699857
• Title: Towards Theoretical Understandings of Self-Consuming Generative Models
• Title（参考訳）: 自己消費生成モデルの理論的理解に向けて
• Authors: Shi Fu, Sen Zhang, Yingjie Wang, Xinmei Tian, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 本稿では,自己消費ループ内で生成モデルを訓練する新たな課題に取り組む。 我々は,このトレーニングが将来のモデルで学習したデータ分布に与える影響を厳格に評価するための理論的枠組みを構築した。 カーネル密度推定の結果は,混合データトレーニングがエラー伝播に与える影響など,微妙な洞察を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.84592466204185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the emerging challenge of training generative models within a self-consuming loop, wherein successive generations of models are recursively trained on mixtures of real and synthetic data from previous generations. We construct a theoretical framework to rigorously evaluate how this training procedure impacts the data distributions learned by future models, including parametric and non-parametric models. Specifically, we derive bounds on the total variation (TV) distance between the synthetic data distributions produced by future models and the original real data distribution under various mixed training scenarios for diffusion models with a one-hidden-layer neural network score function. Our analysis demonstrates that this distance can be effectively controlled under the condition that mixed training dataset sizes or proportions of real data are large enough. Interestingly, we further unveil a phase transition induced by expanding synthetic data amounts, proving theoretically that while the TV distance exhibits an initial ascent, it declines beyond a threshold point. Finally, we present results for kernel density estimation, delivering nuanced insights such as the impact of mixed data training on error propagation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 自己消費ループ内で生成モデルを訓練することの課題に対処し, 過去の世代から得られた実データと合成データの混合に基づいて, 逐次的にモデルを訓練する手法を提案する。 本研究では,このトレーニング手法が,パラメトリックモデルや非パラメトリックモデルを含む将来のモデルで学習したデータ分布にどのように影響するかを厳格に評価するための理論的枠組みを構築した。 具体的には,1階層のニューラルネットワークスコア関数を持つ拡散モデルに対する様々な混合学習シナリオの下で,将来のモデルによって生成された合成データ分布と元の実データ分布との総変動(TV)距離を導出する。 分析の結果,混合学習データセットのサイズや実データの比率が十分に大きいという条件下で,この距離を効果的に制御できることが示唆された。 興味深いことに、我々は合成データ量の拡大によって誘導される相転移をさらに明らかにし、TV距離が初期上昇を示す一方で、しきい値を超えていることを理論的に証明した。 最後に、カーネル密度推定の結果を示し、混合データトレーニングがエラーの伝播に与える影響など、微妙な洞察を提供する。

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