Как реализовать Self Attention генератор и дискриминатор в условных генеративно-состязательных сетях

Вопрос или проблема

.

Ответ или решение

Для реализации функции самовнимания в генераторе и дискриминаторе условной генеративно-состязательной сети (CGAN), необходимо скорректировать архитектуру нейронных сетей, добавляя слои самовнимания, которые улучшают способность модели к долговременной зависимости от контекста, что особенно полезно в задачах генеративного моделирования. Рассмотрим, как можно внедрить самовнимание в данные компоненты CGAN, используя сведения из предоставленных ресурсов.

Фреймворк и существующий код

Предположительно, ваш CGAN реализован с использованием TensorFlow и Keras, основываясь на предоставленной ссылке на код и библиотеку для самовнимания. Расширение модели выполните с использованием слоя SeqSelfAttention из библиотеки keras-self-attention.

Внедрение самовнимания в Генератор

1. Инициализация Генератора: В начале модели генератора добавьте слои самовнимания. Это поможет улавливать глобальные зависимости из шума и меток класса:

   from keras_self_attention import SeqSelfAttention
   
   def build_generator(input_dim, condition_dim):
      inputs = Input(shape=(input_dim,))
      conditions = Input(shape=(condition_dim,))
   
      merged_input = Concatenate()([inputs, conditions])
      x = Dense(128)(merged_input)
      x = PReLU()(x)
      x = SeqSelfAttention(attention_activation='softmax')(x)
      x = Dense(256)(x)
      x = Reshape((16, 16, 1))(x)  # Пример: для генерации изображения
      # ... дополнительные слои
      output = Activation('tanh')(x)
   
      model = Model([inputs, conditions], output)
      return model

2. Оптимизация и обучение: Оптимизируйте тренировки уделяя внимание увеличению стабильности для улучшенного пространства функций с учетом внимания.

Внедрение самовнимания в Дискриминатор

1. Инициализация Дискриминатора: Подобным образом добавьте слои самовнимания в начальные или средние слои модели дискриминатора. Это позволит более четко различать сложные паттерны:

   def build_discriminator(input_shape, condition_dim):
      inputs = Input(shape=input_shape)
      conditions = Input(shape=(condition_dim,))
   
      x = Reshape((-1,))(inputs)
      x = Dense(128)(x)
      x = LeakyReLU(0.2)(x)
      x = SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')(x)
      x = Concatenate()([x, conditions])
      x = Dense(256)(x)
      x = LeakyReLU(0.2)(x)
      # ... дополнительные слои
      output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
   
      model = Model([inputs, conditions], output)
      return model

2. Оценка метрик: Внедрив самовнимание, регулярно оценивайте точность и качество генерации на тестовых данных, чтобы убедиться в улучшении производительности.

Важные аспекты и оптимизация

• Анализ производительности: Поскольку слои самовнимания сложные, использование больших батчей может значительно замедлить обучение. Проводите регулярное профилирование для понимания расхода ресурсов.

• Гиперпараметры: Экспериментируйте с активацией внимания (softmax, sigmoid и т.д.) и параметрами плотности слоев для нахождения оптимальных значений.

Заключение

Использование слоев самовнимания может существенно улучшить качество и точность генеративных моделей в CGAN за счет лучшего понимания взаимосвязей и зависимостей в данных. Экспериментируйте с конфигурацией моделей для достижения наилучших результатов, не забывая об ограничениях вычислительных ресурсов и необходимости тщательной оценки моделей.