Как обучить энкодер в BiGAN?

Вопрос или проблема

У меня есть некоторые трудности с обучением BiGAN. В частности, кодировщик, похоже, не обучается отображать карты между изображениями x и латентным пространством z.

У меня есть следующий кодировщик:

def build_encoder(self):
        model = Sequential(name = "Encoder")

        model.add(Conv2D(128, kernel_size = (5, 5), strides = (2, 2), activation = "relu", input_shape = self.image_shape, padding = "same"))
        model.add(Conv2D(64, kernel_size = (5, 5), strides = (2, 2), activation = "relu", input_shape = self.image_shape, padding = "same"))

        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(self.noise_dim))

        return model

И следующая функция потерь для кодировщика:

def encoder_loss(self, real_output, real_images, fake_images):
        real_loss = self.cross_entropy(tf.zeros_like(real_output), real_output)
        residual_loss = tf.reduce_mean(tf.abs(real_images - fake_images))
        total_loss = real_loss + residual_loss
        return total_loss

Где реальный выход — это результатный вывод дискриминатора, полученный на основании реальных изображений.

Обуение, похоже, проходит вполне успешно, так как сгенерированные изображения из случайных латентных векторов хороши. Таким образом, генератор обучается отображать карту от z к x, но если я пытаюсь закодировать изображение и раскодировать его с помощью модели генератора, результат будет совершенно другим изображением.

Может ли кто-нибудь мне помочь?

После некоторой работы я не нашел настоящего решения. Я предполагаю, что это не очень хорошая функция потерь для обучения кодировщика. Я получил лучшие результаты с этой функцией:

def encoder_loss(self, image, reconstructed_image):
        return self.mse(image, reconstructed_image)

Где изображение(я) будут закодированы, а затем раскодированы (как в автокодировщике).

Другой способ — вычислить потери на латентных векторах:

def encoder_loss(self, random_noise, encoded_image):
        return self.mse(random_noise, encoded_image)

В моих тестах это работает, но не так хорошо, как первый вариант.

Ответ или решение

Чтобы обучить энкодер в BiGAN (Bidirectional Generative Adversarial Network), важно понимать, как компоненты сети взаимосвязаны и как происходит их взаимодействие внутри архитектуры BiGAN. В вашей описанной ситуации можно выделить несколько ключевых аспектов, которые требуют внимания для успешного обучения энкодера.

Фундаментальные аспекты архитектуры BiGAN

В BiGAN энкодер играет важную роль в обратном отображении изобразительного пространства (x) в скрытое пространство (z). Ваша текущая проблема заключается в том, что энкодер не обучается эффективно, чтобы выполнять это преобразование. При этом ваш генератор, судя по всему, хорошо обучен отображать случайные скрытые векторы (z) в изображения (x).

Обсуждение архитектуры энкодера

Ваша архитектура энкодера включает сверточные слои и один полносвязный слой, который выдает вектор заданной размерности. Убедитесь, что он достаточно глубокий и сложный для вашей задачи и размера входных изображений.

def build_encoder(self):
        model = Sequential(name = "Encoder")
        model.add(Conv2D(128, kernel_size=(5, 5), strides=(2, 2), activation="relu", input_shape=self.image_shape, padding="same"))
        model.add(Conv2D(64, kernel_size=(5, 5), strides=(2, 2), activation="relu", input_shape=self.image_shape, padding="same"))
        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(self.noise_dim))
        return model

Рассмотрение альтернативных функций потерь

Использование правильной функции потерь критично для успешного обучения энкодера. Перейдем к несколько улучшенным подходам:

  1. Потери на основе автоэнкодера: Вы упомянули о потерях, основанных на MSE между изображением и реконструированным изображением. Это более стандартный подход для задач, связанных с обучением автоэнкодеров и может сильно помочь:

    def encoder_loss(self, image, reconstructed_image):
       return self.mse(image, reconstructed_image)

    Такой подход будет подталкивать модель к преобразованию изображения в вектор (z), из которого генератор сможет восстановить оригинальное изображение.

  2. Потери на основе скрытых векторов: Другой вариант — напрямую сравнивать скрытый вектор с зафиксированным случайным шумом. Это может помочь укрепить согласование между оригинальными и сгенерированными изображениями:

    def encoder_loss(self, random_noise, encoded_image):
       return self.mse(random_noise, encoded_image)

    Однако, как вы отметили, такой подход может быть менее эффективным, так как не стимулирует энкодер к производству сжатого, но значимого представления исходного изображения.

Настройка гиперпараметров и регуляризации

Для повышения эффективности обучения, особое внимание необходимо уделять гиперпараметрам вашей сети:

  • Параметры обучения: Подстройка скорости обучения (learning rate), использование подходящих оптимизаторов (например, Adam, RMSprop) может ускорить обучение модели и повысить точность.
  • Регуляризация: Добавьте регуляризацию L2 или внедрите дропаут между слоями для предотвращения переобучения сети.

Эти аспекты могут существенно повлиять на способность модели успешно обучаться.

Заключение

Интеграция описанных выше улучшений может значительно повысить производительность вашего энкодера в BiGAN. Экспериментируйте с архитектурой сети и функциями потерь, чтобы адаптировать модель под ваши специфические данные и цели. Совместное использование автоэнкодерной логики вместе с регуляризацией и правильной настройкой гиперпараметров должно улучшить общую трансляцию изображений в скрытое пространство.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...