Выход бинарного классификатора и Lua Torch

Вопрос или проблема

Я пытаюсь реализовать статью в PyTorch, которая изначально была реализована на Lua.

Модель — это GAN, и у меня есть конкретный вопрос касательно дискриминатора. Дискриминатор пытается определить, является ли последовательность кадров поддельной или оригинальной. В статье и дополнительных материалах показано, что архитектура дискриминатора выводит вектор из 2 значений. Также в коде, написанном на Lua, последующий слой, кажется, выводит вектор, имеющий 2 строки.

В общем, мое понимание таково, что бинарные классификаторы предоставляют одно значение на выходе, которое можно интерпретировать как вероятность принадлежности к одному из классов. Но в данной ситуации авторы предоставляют вектор с двумя значениями. Так как я не знаком с Lua, действительно ли код предоставляет 2 значения? И если да, то нужно ли интерпретировать первое значение как вероятность того, что это подделка, а второе значение как вероятность оригинальности (или наоборот)? Если это так, то сумма двух значений должна быть равна 1, что, кажется, будет учтено моделью, но это кажется мне несколько избыточным. Любой совет по правильному направлению был бы очень полезен.

Статья доступна по ссылке: Paper.
Репозиторий на Github с кодом на Lua можно найти по адресу Github Repo.
Дополнение с детализацией архитектуры находится по ссылке Supplementary Material

Ответ или решение

Вопрос о реализации двоичного классификатора в контексте переформатирования модели GAN из Lua в PyTorch поднимает несколько важных аспектов, связанных с архитектурой нейронной сети и выбором функций активации и ошибки. Рассмотрим более подробно, как такие системы могут быть построены и адаптированы в разных средах программирования.

Теория

Основная задача дискриминатора в GAN (Генеративно-Состязательной Сети) — определение того, являются ли входные данные поддельными или подлинными. Дискриминатор решает задачу классификации, где выходная переменная имеет два класса: реальный и поддельный. Обычно двоичный классификатор формирует один выходной узел, который представляет вероятность принадлежности ко одному из классов (обычно "реальный"), и эта вероятность вычисляется с использованием функции активации, такой как сигмоида.

Однако в рассматриваемом случае дискриминатор выдает вектор из двух значений. Этот способ нелогично на первый взгляд, если рассматривать классическую концепцию двоичной классификации. Тем не менее, такая архитектура широко распространена и используется в ряде случаев, когда применяется функция активации softmax. В этом случае вектор выходных значений представляет собой вероятностное распределение между двумя классами (фейковый и настоящий), и сумма этих вероятностей равна единице.

Пример

В рассматриваемом вами проекте, реализованном на Lua, дискриминатор был спроектирован для выдачи двух значений на выходе. Каждый из этих выходов может интерпретироваться как принадлежащий отдельному классу. Например, первый элемент вектора может обозначать "правдоподобие" данных, а второй — "поддельность". Использование softmax для нормализации этих значений даст уверенность в классификации в пределах от 0 до 1, что делает обучение более наглядным.

Практическое Применение

Переписывая этот подход на PyTorch, у вас есть несколько путей для эквивалентной реализации:

Архитектура сети: Убедитесь, что последний слой вашей сети в PyTorch также выдает вектор длиной 2. Для этого понадобятся два выходных нейрона с общей функцией активации softmax.
Функция активации: Используйте слои nn.Softmax или функциональную форму F.softmax в PyTorch для получения вероятностного распределения. Этот подход соответствует тому, что исходно использовалось в Lua.
Функция Loss: Для такой архитектуры целесообразно использовать CrossEntropyLoss, которая встроена в PyTorch и хорошо работает с выходами softmax.
Точность и интерпретация: В период обучения анализируйте результат выхода, гарантируя, что используете выход softmax для интерпретации вероятностей, у которых сумма должна быть равной единице.
Отладка и валидация: Убедитесь, что модель конечно же обучается правильно, сравнивая результаты с теми, которые архивированы в оригинальном Lua коде. Это обеспечит, что вы правильно интерпретировали модель и ее выходы.

Если дуальность значений действительно вам мешает или сомнительна, и кажется дублирующей функциональное использование одного значения для бинарной классификации, это часто нормальная практика в конкретных реализациях нейронных сетей, особенно связанных с вероятностями и классификацией с несколькими классами. Это может обеспечить лучшую устойчивость и интерпретируемость модели при реальном времени, за счёт использования раздельных меток классов.

Таким образом, ключевое внимание при трансляции кода из Lua в PyTorch следует уделить согласованию архитектуры, выбору правильных функций активации и обработке результатов обученной модели при расчете метрики точности.

Этот вопрос не только касается технических особенностей, но и более глубокого понимания архитектуры и концепций, используемых в работе современных алгоритмов и нейронных сетей, и как эти концепции переводятся между различными фреймворками машинного обучения.