Apr, 2022
潜空间中的迷失：解缠模型和组合泛化的挑战
Lost in Latent Space: Disentangled Models and the Challenge of Combinatorial Generalisation
Milton L. Montero, Jeffrey S. Bowers, Rui Ponte Costa, Casimir J.H. Ludwig, Gaurav Malhotra
TL;DR通过测试不同的数据集和训练方法，我们发现，当生成模型的编码器无法将新颖的组合映射到正确的潜在空间区域时，它们会失败。而当生成模型能够成功时，要么测试条件没有排除足够的样本，要么排除的生成因素能够独立地影响生成图像的不同部分。基于这些结果，我们认为，要想正确地进行推广，生成模型不仅需要捕捉变异因素，而且还需要理解用于生成数据的生成过程的反演方式。