AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：幾行代碼穩(wěn)定UNet ! 中山大學(xué)等提出ScaleLong擴(kuò)散模型：從質(zhì)疑Scaling到成為Scaling
關(guān)鍵字：模型,系數(shù),梯度,結(jié)構(gòu),特征
文章來源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6561字

內(nèi)容摘要：

新智元報(bào)道編輯：LRS 好困
【新智元導(dǎo)讀】本文提出了擴(kuò)散模型中UNet的long skip connection的scaling操作可以有助于模型穩(wěn)定訓(xùn)練的分析，目前已被NeurIPS 2023錄用。同時(shí)，該分析還可以解釋擴(kuò)散模型中常用但未知原理的1/√2 scaling操作能加速訓(xùn)練的現(xiàn)象。在標(biāo)準(zhǔn)的UNet結(jié)構(gòu)中，long skip connection上的scaling系數(shù)一般為1。
然而，在一些著名的擴(kuò)散模型工作中，比如Imagen， Score-based generative model，以及SR3等等，它們都設(shè)置了，并發(fā)現(xiàn)這樣的設(shè)置可以有效加速擴(kuò)散模型的訓(xùn)練。質(zhì)疑Scaling然而，Imagen等模型對(duì)skip connection的Scaling操作在原論文中并沒有具體的分析，只是說這樣設(shè)置有助于加速擴(kuò)散模型的訓(xùn)練。
首先，這種經(jīng)驗(yàn)上的展示，讓我們并搞不清楚到底這種設(shè)置發(fā)揮了什么作用？
另外，我們也不清楚是否只能設(shè)置，還是說可以使用其他的常數(shù)？
不同位置的skip connection的「地位」一樣嗎，為什么使用一樣的常數(shù)？
對(duì)此，作者有非常多的問號(hào)……理解Scali

原文鏈接：幾行代碼穩(wěn)定UNet ! 中山大學(xué)等提出ScaleLong擴(kuò)散模型：從質(zhì)疑Scaling到成為Scaling

聯(lián)系作者

文章來源：新智元
作者微信：AI_era
作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。