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Re: [問題] VAE在text generation的問題

看板DataScience作者 (geminitw)時間4年前 (2020/08/28 15:54), 4年前編輯推噓1(1推 0噓 17→)
留言18則, 2人參與, 4年前最新討論串2/2 (看更多)
※ 引述《somoskylin (八七booboo)》之銘言： : 標題: [問題] VAE在text generation的問題 : 時間: Wed Jul 1 01:13:20 2020 : 推 geminitw: VAE 的 loss 不是 "設計" 出來的吧? 是推導而來的 07/02 23: 55 : → geminitw: VAE 是在找出 latent variable 的機率分佈, 可以用高斯 07/02 23: 56 : → geminitw: 也可以用其他的分佈, 也許 text 不適合用高斯 07/02 23: 57 : → seasa2016: 用高斯或其他的分佈和怎麼評估reconstruct這兩個不都可 07/03 01: 06 : → seasa2016: 以自己設計嗎？ 07/03 01: 06 : → seasa2016: 推倒的機率式並沒有定義 07/03 01: 07 各位前輩好: VAE 的 loss function, (前題為 p(t) 為 Gaussian, t: latent variable) 推導而來是由 下列的圖片所解釋, 不知我的理解是否有錯? https://i.imgur.com/LZfIwC4.png
因為 p(x|t) 也是 Gaussian (mean/covariance 是 NN), 所以就可以得到上述的 VAE loss = Reconstruction loss + regularization, -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.140.123.245 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1598601275.A.48F.html ※ 編輯: geminitw (223.140.123.245 臺灣), 08/28/2020 16:10:16 ※ 編輯: geminitw (223.140.123.245 臺灣), 08/28/2020 16:13:53 ※ 編輯: geminitw (223.140.123.245 臺灣), 08/28/2020 16:14:17
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08/28 22:55, 4年前 , 1F
我菜鳥，給你參考一下，KL divergence 是為了 p(z|x)
08/28 22:55, 1F
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08/28 22:55, 4年前 , 2F
要跟 p（z)也就是 standard normal distribution 越接
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08/28 22:55, 4年前 , 3F
近，同時 reconstruct 的期望值要越高
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08/28 23:00, 4年前 , 4F
喔是q(z|x) 因為 p(z|x）難以計算，所以作者想了 reco
08/28 23:00, 4F
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08/28 23:00, 4年前 , 5F
gnition network q(z|x) 去估計 p(z|x)
08/28 23:00, 5F
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08/28 23:07, 4年前 , 6F
VAE的LOSS是從KL(q(z|x)|p(z|x))推出來的
08/28 23:07, 6F
推
08/28 23:14, 4年前 , 7F
而高斯只是可以把kl divergence 推導出用 mean 跟 var
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08/28 23:14, 4年前 , 8F
iance 組成的公式，是可以用其他的機率分佈，原論文有
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08/28 23:14, 4年前 , 9F
用白努力的樣子
08/28 23:14, 9F
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08/29 00:16, 4年前 , 10F
這張圖片的推倒不是很好懂= =
08/29 00:16, 10F
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08/29 00:17, 4年前 , 11F
還是喜歡把p(x)拆成elbo和KL(q|p)的推倒法
08/29 00:17, 11F
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08/29 00:22, 4年前 , 12F
另外提一下，把gaussian直接簡化成l2 loss其實不太
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08/29 00:22, 4年前 , 13F
正確，因為沒有考慮到gaussian 的covariance
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08/29 00:24, 4年前 , 14F
很多公開的vae implementation 都直接使用l2 loss，
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08/29 00:24, 4年前 , 15F
基本上就是預設這個gaussian 的covariance 是1
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08/29 00:25, 4年前 , 16F
這其實有點高估
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08/29 00:26, 4年前 , 17F
我這邊說的gaussian是p(x|t)而不是posterior q(t|x)
08/29 00:26, 17F
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08/29 00:27, 4年前 , 18F
當然用bernoulli 當loss就不會有這問題
08/29 00:27, 18F
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