拓扑障碍及其规避方法
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过将几何归纳偏差引入模型可以提高其解释性和泛化性,但由于拓扑约束的存在,将其编码到特定的几何结构中可能很具有挑战性。本文从理论和实证研究角度对训练编码器时遇到的几何潜空间障碍进行了特征化。我们展示了由于奇异性(例如自交)或不正确的度数或缠数可能导致局部最优解的情况。然后讨论了如何通过定义多模式变分分布,潜在地规避这些障碍的可能性。受此观察的启发,我们提出了一种新的基于流的模型,将数据点映射...
本文研究了训练编码器时遇到的几何潜空间障碍,并提出了一种新的基于流的模型来解决这些问题。实证评估结果显示,该模型能够提高训练过程的稳定性和同胚编码器的概率。