Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Diffusion Model with Perceptual Loss
Search
Henry Cui
January 26, 2024
Research
0
420
Diffusion Model with Perceptual Loss
Henry Cui
January 26, 2024
Tweet
Share
More Decks by Henry Cui
See All by Henry Cui
プロダクション言語モデルの情報を盗む攻撃 / Stealing Part of a Production Language Model
zchenry
1
210
Direct Preference Optimization
zchenry
0
380
レンズの下のLLM / LLM under the Lens
zchenry
0
190
Go with the Prompt Flow
zchenry
0
170
Mojo Dojo
zchenry
0
220
ことのはの力で画像の異常検知 / Anomaly Detection by Language
zchenry
0
580
驚愕の事実!LangChainが抱える問題 / Problems of LangChain
zchenry
0
260
MLOps初心者がMLflowを触る / MLflow Brief Introduction
zchenry
0
130
{{guidance}}のガイダンス / Guidance of guidance
zchenry
0
170
Other Decks in Research
See All in Research
引力・斥力を制御可能なランダム部分集合の確率分布
wasyro
0
240
在庫管理のための機械学習と最適化の融合
mickey_kubo
3
1.1k
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
670
Mechanistic Interpretability:解釈可能性研究の新たな潮流
koshiro_aoki
1
410
多言語カスタマーインタビューの“壁”を越える~PMと生成AIの共創~ 株式会社ジグザグ 松野 亘
watarumatsuno
0
120
電力システム最適化入門
mickey_kubo
1
920
2025年度人工知能学会全国大会チュートリアル講演「深層基盤モデルの数理」
taiji_suzuki
25
18k
利用シーンを意識した推薦システム〜SpotifyとAmazonの事例から〜
kuri8ive
1
250
論文読み会 SNLP2025 Learning Dynamics of LLM Finetuning. In: ICLR 2025
s_mizuki_nlp
0
210
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
800
Adaptive Experimental Design for Efficient Average Treatment Effect Estimation and Treatment Choice
masakat0
0
110
近似動的計画入門
mickey_kubo
4
1k
Featured
See All Featured
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.4k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
512
110k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
26
1.9k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
272
27k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.4k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
810
Transcript
Diffusion Model with Perceptual Loss 機械学習の社会実装勉強会第31回 Henry 2024/1/27
論文の紹介 ▪ Diffusion Model with Perceptual Loss, Lin and Yang
▪ ByteDanceの研究者が去年12月30日にarxivに投稿 ▪ Diffusionモデルの損失関数を改良 2
提案モチベーション ▪ 下図のように既存の損失関数では分布の多峰性を学習でき ない 3
従来の損失関数 ▪ 予測したい目標(拡散過程で発生するノイズ)のMSE ▪ 拡散する式 ▪ 予測したい目標 ▪ MSE損失 4
提案の損失関数 ▪ 学習済み重みで抽出する中間層でのMSE ▪ 予測された値で、拡散ステップの最初に戻してから拡散させる ▪ 学習済み重みで中間特徴量を取り出してMSEを取る ▪ 考察 •
差分は拡散過程を戻すのと中間層を使うの2箇所ある • 著者がこの損失関数をperceptualと解釈する 5
定量評価 ▪ Vanilla MSEよりよいが、Classifier-free guidanced MSEに 負けてしまう 6
Ablation Study 抜粋 ▪ 下記項目を変えて実験したが、CFG MSEには勝てなかった • 中間層、拡散ステップ、距離関数(Mean Absolute Distance)、差分を
取る特徴量、学習済みモデル ▪ CFG + 提案方でも負けてしまう 7
まとめ ▪ Diffusion Modelの損失関数を改良する提案手法 ▪ 中間層を使うヒントになる 8