Вопрос или проблема
Я прочитал несколько статей и публикаций, в которых говорится, что транспонированная свертка с 2 шагами лучше, чем апсемплинг с последующей сверткой.
Однако реализация такой модели с транспонированной сверткой привела к сильному эффекту шахматной доски, при котором все сгенерированное изображение представляет собой просто паттерн квадратов, и обучение не происходит. Как правильно реализовать это, не испортив генерацию? С помощью апсемплинга и свертки я получил приемлемый результат, но хочу улучшить свою модель. Я пытаюсь генерировать изображения на основе датасета CelebA.
Я использую Keras с TensorFlow и использовал следующий код:
model.add(Conv2DTranspose(256, 5, 2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
model.add(Conv2DTranspose(128, 5, 2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
model.add(Conv2DTranspose(64, 5, 2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
Здесь я пытаюсь превратить изображение 4×4 в 32×32. Позже оно будет преобразовано в изображение 64×64 с 1 или 3 каналами в зависимости от изображения. Однако я всегда получаю один и тот же паттерн. Невольшие изменения обычно приводят к другому паттерну, но это не меняет дело:
Спасибо за ваши ответы заранее
Этот эффект шахматной доски возникает из-за сложения перекрывающихся областей во время операции транспонированной свертки. После свертки на выходе пиксели, которые перекрываются, имеют большую величину, чем окружающие пиксели. Попробуйте использовать размер фильтра 4×4 вместе с транспонированной сверткой с шагом 2. Это может помочь смягчить данную проблему.
Для получения дополнительной информации посмотрите эту лекцию начиная с 30-й минуты.
Ответ или решение
Использование транспонированной свертки для увеличения разрешения в DCGAN
В ходе реализации модели с использованием транспонированной свертки вы столкнулись с эффектом шахматной доски и нестабильными результатами генерации изображений. Это распространённая проблема, возникающая при использовании транспонированной свертки с определёнными параметрами. Давайте проанализируем вашу текущую архитектуру и предложим возможные пути решения.
Проблема шахматного эффекта
Эффект шахматной доски возникает из-за наложения значений пикселей в результате транспонированной свертки. При увеличении изображения с помощью свертки с наложением происходит переусиление значений в области перекрытия, что приводит к появлению характерных узоров в результатах.
Чтобы уменьшить данный эффект, можно внести изменения в архитектуру вашей нейронной сети.
Рекомендации по улучшению модели
-
Измените размер ядра свертки: Попробуйте использовать ядро размером 4×4 вместо 5×5. Более узкие ядра могут помочь уменьшить наложение и снизить эффект шахматной доски.
model.add(Conv2DTranspose(256, 4, 2, padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.9)) model.add(Conv2DTranspose(128, 4, 2, padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.9)) model.add(Conv2DTranspose(64, 4, 2, padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.9)) -
Используйте решетки с единичным смещением (dilation): Такие решётки могут достичь большей площади покрытия, минимизируя количество пересечений между выходными пикселями.
-
Экспериментируйте со значениями шага: Вместо использования фиксированного шага в 2, попробуйте изменить его на некоторые «мягкие» значения, чтобы дополнительно варьировать обработку изображения.
-
Регуляризация: Убедитесь, что вы используете нормализацию батча и регуляризацию весов, чтобы сгладить колебания, которые могут влиять на качество изображений.
-
Обучение в несколько этапов: Если полученные результаты всё еще далёки от приближения к целевым, рассмотрите возможность предварительного обучения вашей модели, используя другой набор данных, перед тем как переходить к CelebA.
Связь с использованием Conv2DTranspose
Транспонированная свертка может действительно показаться более эффективным решением, чем комбинация upsampling + Conv2D, но важно помнить, что её реализация требует строгого контроля за архитектурой и параметрами. Сохранение нормализации и использование более мелких ядер – ключ к получению более качественных результатов.
Заключение
Изменение параметров и регуляризация в вашей архитектуре могут значительно улучшить результаты генерации изображений. Не забывайте тестировать различные комбинации и параметры, чтобы найти оптимальный вариант для вашего конкретного случая. Шахматный эффект – это лишь временная преграда на пути к созданию качественной модели GAN. Удачи в ваших экспериментах с CelebA!