Дискриминатор условной GAN с непрерывными метками

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подход к использованию непрерывных меток в cGAN
Заключение

Вопрос или проблема

Хорошо, предположим, у нас есть хорошо помеченные изображения с недискретными метками, такими как яркость или размер, и мы хотим генерировать изображения на их основе. Если бы это было сделано с дискретной меткой, это могло бы выглядеть так:

def forward(self, inputs, label):
    self.batch = inputs.size(0)
    h = self.res1(inputs)
    h = self.attn(h)

        ...

    h = self.res5(h)
    h = torch.sum((F.leaky_relu(h,0.2)).view(self.batch,-1,4*4), dim=2)
    outputs = self.fc(h)

    if label is not None:
        embed = self.embedding(label)
        outputs += torch.sum(embed*h,dim=1,keepdim=True)

Встраивание может быть создано так, чтобы соответствовать любой форме, чтобы быть добавленным к скрытому слою, и суммируя встраивания с латентным вектором, что заставляет дискриминатор распознавать класс, который он дифференцирует, чтобы сделать лучшее суждение о различении. Это здорово и всё такое, но этот метод использует встраивания, что является дискретным методом. Что насчёт непрерывной метки? Я не могу найти метод для достижения этого, кроме некоторых полусупервизорных методов, в то время как у меня есть точные метки. Есть ли кто-нибудь, кто может мне помочь?

Я думаю, что ответ заключается в том, что вам нужно создать очень большое количество категорий или сделать это совершенно иначе, чем с кодом, который я предоставил. Эта статья является хорошим решением проблемы.

Ответ или решение

Вопрос, который вы подняли, очень актуален в контексте условных генеративных состязательных сетей (Conditional GAN, cGAN), особенно когда дело касается непрерывных меток. В отличие от дискретных меток, использование непрерывных значений требует несколько иного подхода в архитектуре вашей сети. Давайте разберемся, как можно это реализовать.

Подход к использованию непрерывных меток в cGAN

Непрерывные метки как дополнительные входные данные:
Один из наиболее распространённых способов введения непрерывных меток — это добавление их в качестве дополнительных входных данных в дискриминатор. Вы можете преобразовать непрерывные метки (например, яркость или размер) в единую векторную форму и затем конкатенировать их с выходными представлениями из сети в промежуточных слоях.
```
def forward(self, inputs, label):
   self.batch = inputs.size(0)
   h = self.res1(inputs)
   h = self.attn(h)

   ...

   h = self.res5(h)

   # Преобразуем метки в тензор
   label = label.view(self.batch, -1)  # Убедитесь, что label имеет правильные размеры
   h = torch.cat((h, label.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).expand(-1, -1, 4, 4)), dim=1)  # Конкатенация

   h = torch.sum(F.leaky_relu(h, 0.2).view(self.batch, -1, 4 * 4), dim=2)
   outputs = self.fc(h)
   return outputs
```
В данном примере метка преобразуется и конкатенируется с выходом из промежуточного слоя, что позволяет дискриминатору воспринимать информацию о метке.
Нормализация меток:
Чтобы использовать непрерывные метки, важно их нормализовать, чтобы они находились в пределах определённого диапазона (обычно [0,1] или [-1,1]). Это помогает избежать проблем с масштабированием и улучшает процесс обучения.
Использование регрессии:
В некоторых случаях, вместо того чтобы работать с условной вероятностью, вы можете рассмотреть подход регрессии, где задача состоит в предсказании значений меток в рамках функции потерь. Это может быть полезно, если ваша задача подразумевает использование количественных характеристик.
Использование специальных слоёв:
Вы также можете интегрировать специальные слои, такие как слои свертки с динамической фильтрацией, которые могут модифицировать фильтры в зависимости от непрерывных входных меток, что увеличивает гибкость вашей модели.
Изучение существующей литературы:
Как вы упомянули, приведённая вами статья может предложить эффективные способы решения проблемы. Исследуйте существующие работы, которые обсуждают использование непрерывных меток в GAN, чтобы понять, какие методы и архитектуры работают лучше в контексте вашей задачи.
Валидация и тестирование:
Важно постоянно оценивать качество генерируемых изображений. Используйте количественные метрики, такие как FID (Fréchet Inception Distance), чтобы убедиться, что ваша модель действительно обучается на поставленную задачу.

Заключение

Таким образом, подход к условным GAN с непрерывными метками может включать использование конкатенации для непосредственного добавления значений меток к выходам промежуточных слоев сети или с использованием методов регрессии. Рекомендуется регулярно проверять работоспособность и качество модели, опираясь на существующую литературу и адаптируя её к своим нуждам. Если вы столкнётесь с конкретными проблемами в ходе реализации, не стесняйтесь задавать дальнейшие вопросы.