一线品牌皮具简介 Transformer也能生成图像,新式ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN
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    Transformer 已经为众栽自然说话义务带来了蒸蒸日上的挺进,并且近来也已经最先向计算机视觉周围排泄,最先在一些之前由 CNN 主导的义务上暂露头角。近日,添州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项钻研挑出了操纵视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效行使该手段,钻研者还挑出了众项改进技巧,使新手段在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。

    卷积神经网络(CNN)在卷积(权重共享和部门连接)和池化(平移等变)方面的富强能力,让其已经成为了现今计算机视觉周围的主导技术。但近来,Transformer 架构已经最先在图像和视频识别义务上与 CNN 比肩。其中尤其值得一挑的是视觉 Transformer(ViT)。这栽技术会将图像行为 token 序列(相通于自然说话中的词)来解读。Dosovitskiy et al. 的钻研外明,ViT 在 ImageNet 基准上能以更矮的计算成本取得相等的分类实在度。迥异于 CNN 中的部门连接性,ViT 倚赖于在全局背景中考虑的外征,其中每个 patch 都必须与联相符图像的一切 patch 都有关处理。

    ViT 及其变体尽管还处于早期阶段,但已有钻研表现了其在建模非部门上下文倚赖方面的特出前景,并且也让人望到了其特出的效果和可扩展性。自 ViT 在前段时间诞生以来,其已经被用在了现在的检测、视频识别、众义务预训练等众栽迥异义务中。

    近日,添州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项钻研挑出了操纵视觉 Transformer 来训练 GAN。这篇论文的钻研议题是:不操纵卷积或池化,能否操纵视觉 Transformer 来完善图像生成义务?更详细而言:能否操纵 ViT 来训练生成对抗网络(GAN)并使之达到与已被普及钻研过的基于 CNN 的 GAN 相媲美的质量?

    Transformer也能生成图像,新式ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2107.04589.pdf

    为此,钻研者按照最本原的 ViT 设计,操纵纯粹基本的 ViT(如图 2(A))训练了 GAN。其中的难点在于一线品牌皮具简介,GAN 的训练过程在与 ViT 耦相符之后会变得专门担心详,并且对抗训练往往会在判别器训练的后期受到高方差梯度(或尖峰梯度)的窒碍。此外,梯度责罚、谱归一化等传统的正则化手段固然能有效地用于基于 CNN 的 GAN 模型(如图 4),但这些正则化手段却无法解决上述担心详题目。操纵了正当的正则化手段后,基于 CNN 的 GAN 训练担心详的情况并不常见,因此对基于 ViT 的 GAN 而言,这是一个独有的挑衅。

    针对这些题目,为了实现训练动态的安详以及促进基于 ViT 的 GAN 的拘谨,这篇论文挑出了众项必需的修改。

    在判别器中,钻研者重新注视了自仔细力的 Lipschitz 性质,在此基础上他们设计了一栽添强了 Lipschitz 不息性的谱归一化。迥异于难以搪塞担心细目况的传统谱归一化手段,这些技术能专门有效地安详基于 ViT 的判别器的训练动态。此外,为了验证新挑出的技术的作用,钻研者还实走了限制变量钻研。对于基于 ViT 的生成器,钻研者尝试了众栽迥异的架构设计并发现了对层归一化和输出映射层的两项关键性修改。实验外明,不管操纵的判别器是基于 ViT 照样基于 CNN,基于修改版 ViT 的生成器都能更益地促进对抗训练。

    为了更具说服力,钻研者在三个标准的图像相符成基准上进走了实验。效果外明,新挑出的模型 ViTGAN 极大优于之前的基于 Transformer 的 GAN 模型,并且在异国操纵卷积和池化时也取得了与 StyleGAN2 等领先的基于 CNN 的 GAN 相媲美的外现。作者外示,新挑出的 ViTGAN 算得上是在 GAN 中操纵视觉 Transformer 的最早尝试之一,更主要的是,这项钻研首次外明 Transformer 能在 CIFAR、CelebA 和 LSUN 卧室数据集等标准图像生成基准上超过现在最佳的卷积架构。

    手段

    图 1 展现了新挑出的 ViTGAN 架构,其由一个 ViT 判别器和一个基于 ViT 的生成器构成。钻研者发现,直接操纵 ViT 行为判别器会让训练担心详。为了安详训练动态和促进拘谨,钻研者为生成器和判别器都引入了新技术:(1) ViT 判别器上的正则化和 (2) 新的生成器架构。

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    图 1:新挑出的 ViTGAN 框架暗示图。生成器和判别器都是基于视觉 Transformer(ViT)设计的。判别器分数是从分类嵌入推导得到的(图中记为 *);生成器是基于 patch 嵌入逐个 patch 生成像素。

    添强 Transformer 判别器的 Lipschitz 性质。在 GAN 判别器中,Lipschitz 不息性发挥偏主要的作用。人们最早仔细到它的时候是将其用作近似 WGAN 中 Wasserstein 距离的一个条件一线品牌皮具简介,之后其又在操纵 Wasserstein 亏损之外的其它 GAN 竖立中得到了确认。其中,尤其值得关注的是 ICML 2019 论文《Lipschitz generative adversarial nets》,该钻研表明 Lipschitz 判别器能确保存在最优的判别函数以及唯一的纳什平衡。但是,ICML 2021 的一篇论文《The lipschitz constant of self-attention》外明标准点积自仔细力层的 Lipschitz 常数能够是无界的,这就会损坏 ViT 中的 Lipschitz 不息性。为了添强 ViT 判别器的 Lipschitz 性质,钻研者采用了上述论文中挑出的 L2 仔细力。如等式 7 所示,点积相通度被替换成了欧几里得距离,并且还有关了投影矩阵的权重,以用于自仔细力中的查询和键(key)。这项改进能升迁用于 GAN 判别器的 Transformer 的安详性。

    通过改进的谱归一化。为了进一步深化 Lipschitz 不息性,钻研者还在判别器训练中操纵了谱归一化。标准谱归一化是操纵幂迭代来推想每层神经网络的投影矩阵的谱范数,然后再操纵推想得到的谱范数来除权重矩阵,云云所得到的投影矩阵的 Lipschitz 常量就等于 1。钻研者发现,Transformer 模块对 Lipschitz 常数的大幼很敏感,当操纵了谱归一化时,训练速度会专门慢。相通地,钻研者还发现当操纵了基于 ViT 的判别器时,R1 梯度责罚项会有损 GAN 训练。另有钻研发现,倘若 MLP 模块的 Lipschitz 常数较幼,则能够导致 Transformer 的输出坍缩为秩为 1 的矩阵。为晓畅决这个题目,钻研者挑出添大投影矩阵的谱范数。

    他们发现,只需在初首化时将谱范数与每一层的归一化权重矩阵相乘,便足以解决这个题目。详细而言,谱归一化的更新规则如下,其中 σ 是计算权重矩阵的标准谱范:

    重叠图像块。由于 ViT 判别器具有过众的学习能力,因此容易过拟相符。在这项钻研中,判别器和生成器操纵了同样的图像外征,其会按照一个预定义的网络 P×P 来将图像分割为由非重叠 patch 构成的序列。倘若不通过精心设计,这些肆意的网络划分能够会促使判别器记住部门线索,从而无法为生成器挑供有意义的亏损。为晓畅决这个题目,钻研者采用了一栽浅易技巧,即让 patch 之间有所重叠。对于 patch 的每个边缘,都将其扩展 o 个像素,使有效 patch 尺寸变为 (P+2o)×(P+2o)。

    云云得到的序列长度与原原形通,但对预定义网格的敏感度更矮。这也有能够让 Transformer 更益地晓畅现在 patch 的邻近 patch 是哪些,由此更益地理解部门特性。

    生成器设计

    基于 ViT 架构设计生成器并非易事,其中一大难题是将 ViT 的功能从展望一组类别标签转向在一个空间区域生成像素。

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    图 2:生成器架构。左图是钻研者钻研过的三栽生成器架构:(A) 为每个位置嵌入增补中间暗藏嵌入 w,(B) 将 w 预置到序列上一线品牌皮具简介,(C) 操纵由 w 学习到的仿射变换(图中的 A)计算出的自调制型层范数(SLN/self-modulated layernorm)替换归一化。右图是用在 Transformer 模块中的自调制运算的细节。

    钻研者先钻研了众栽生成器架构,发现它们都比不上基于 CNN 的生成器。于是他们按照 ViT 的设计原理挑出了一栽崭新的生成器。图 2(c) 展现了这栽 ViTGAN 生成器,其包含两大组件:Transformer 模块和输出映射层。

    为了促进训练过程,钻研者为新挑出的生成器做出了两项改进:

    自调制型层范数(SLN)。新的做法不是将噪声向量 z 行为输入发送给 ViT,而是操纵 z 来调制层范数运算。之于是称云云的操行为自调制,是由于该过程无需外部新闻; 用于图块生成的隐式神经外征。为了学习从 patch 嵌入到 patch 像素值的不息映射,钻研者操纵了隐式神经外征。当结相符傅里叶特征或正弦激活函数一首操纵时,隐式外征可将所生成的样本空间管束到腻滑转折的自然信号空间。钻研发现,在操纵基于 ViT 的生成器训练 GAN 时,隐式外征的作用尤其大。

    必要指出,由于生成器和判别器的图像网格迥异,因此序列长度也纷歧样。进一步的钻研发现,当必要将模型扩展用于更高分辨率的图像时,只需添大判别器的序列长度或特征维度就有余了。

    实验效果 Transformer也能生成图像,新式ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

    外 1:几栽代外性 GAN 架构在无条件图像生成基准的效果比较。Conv 和 Pool 各自代外卷积和池化。↓ 外示越矮越益;↑ 外示越高越益。

    外 1 给出了在图像相符成的三个标准基准上的主要效果。本论文挑出的新手段能与以下基准架构比肩。TransGAN 是现在唯一十足不操纵卷积的 GAN,其十足基于 Transformer 构建。这边比较的是其最佳的变体版本 TransGAN-XL。Vanilla-ViT 是一栽基于 ViT 的 GAN,其操纵了图 2(A) 的生成器和雪白版 ViT 判别器,但未操纵本论文挑出的改进技术。

    外 3a 中别离比较了图 2(B) 所示的生成器架构。此外,BigGAN 和 StyleGAN2 行为基于 CNN 的 GAN 的最佳模型也被纳入了比较。

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    图 3:定性比较。在 CIFAR-10 32 × 32、CelebA 64 × 64 和 LSUN Bedroom 64 × 64 数据集上,ViTGAN 与 StyleGAN2、Transformer 最佳基准、雪白版生成器和判别器的 ViT 的效果比较。

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    图 4:(a-c) ViT 判别器的梯度幅度(在一切参数上的 L2 范数),(d-f) FID 分数(越矮越益)随训练迭代的转折情况。

    能够望到,新挑脱手段的外现与操纵 R1 责罚项和谱范数的两个雪白版 ViT 判别器基准相等。其余架构对一切手段来说都相通。可见新手段能克服梯度幅度的尖峰并实现隐微更矮的 FID(在 CIFAR 和 CelebA 上)或相近的 FID(在 LSUN 上)。

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    外 3:在 CIFAR-10 数据集上对 ViTGAN 实走的限制变量钻研。左图:对生成器架构的限制变量钻研。右图:对判别器架构的限制变量钻研。

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