港科大博士论文探究增强扩散模型采样及自监督学习架构,提出跳跃调优等方法提升性能。
原文标题:【HKUST博士论文】增强扩散采样与通过架构研究解读自监督学习
原文作者:数据派THU
冷月清谈:
在扩散模型方面,论文重点研究了分类器引导采样过程和扩散UNet架构。针对分类器引导采样,提出了分类器平滑性和调整引导方向等关键设计方案,显著提高了ImageNet数据集上的FID指标。针对扩散UNet架构,论文识别出跳跃连接设计中存在的噪声引入问题,并提出了一种名为“跳跃调优”的无训练方法来解决这个问题,大幅提升了FID。
在自监督学习方面,论文提出了名为“表示评估设计”的通用投影头设计,提升了多种自监督学习模型的下游性能。此外,论文还将自监督学习应用于生物学领域,开发了CellContrast方法,用于学习单细胞基因数据的空间信息。
最后,论文探讨了自监督学习与扩散模型之间的互利关系,利用文本-图像对齐的自监督学习模型CLIP引导扩散模型进行零-shot生成,提升了采样效率。
怜星夜思:
2、论文将自监督学习应用于生物学领域,开发了CellContrast方法。除了单细胞基因数据,这项技术还能应用于哪些生物学数据分析?未来有哪些潜在的研究方向?
3、论文提到利用CLIP引导扩散模型进行零-shot生成,相比之前的方法效率更高。这种方法的局限性是什么?未来如何进一步提升零-shot生成的效率和质量?
原文内容
来源:专知本文约1000字,建议阅读5分钟
我们对扩散模型和自监督学习模型进行了深入分析,识别了现有的瓶颈。
神经网络在复杂的无监督任务中表现出色,包括使用扩散模型进行高质量样本生成和通过自监督学习(SSL)模型进行语义特征提取。扩散模型和自监督学习(SSL)在各自的目标上表现出色:生成高质量样本和学习表示。大量的研究工作已致力于提升扩散生成质量并深入理解自监督学习。此外,研究者们也在探索扩散与自监督学习模型之间的协同效应。然而,这些模型的复杂性带来了对其进行解读、识别瓶颈并提出设计方案以实现持续改进的挑战。
在我们的研究中,我们对扩散模型和自监督学习模型进行了深入分析,识别了现有的瓶颈。这一分析促使我们开发出一致且高效的设计,以提升扩散生成性能并改善自监督学习模型所学特征的质量。此外,我们通过利用自监督学习来引导扩散模型进行零-shot采样,研究了扩散和自监督学习模型之间的互利关系。
在扩散模型的研究中,我们全面调查了分类器引导采样过程和扩散UNet架构。对于分类器引导采样过程,我们提出了关键设计方案,包括分类器平滑性和调整的引导方向,以促进高质量的采样。因此,我们将现成的ResNet分类器集成到扩散采样中,使ImageNet数据集上的FID指标从5.91显著提高到2.19。关于扩散UNet架构,我们在现有的跳跃连接设计中识别出瓶颈效应,过多的噪声被引入采样过程。我们引入了一种简单且无训练的方法,称为跳跃调优(Skip-Tuning),以解决这一问题。该方法有效地防止了噪声污染生成样本,较基准模型在FID上实现了近乎100%的显著提升。
在我们的自监督学习研究中,我们对自监督学习中的投影头设计提供了架构见解,并提出了一种通用设计——表示评估设计(RED)。该设计持续提升了各种自监督学习模型的下游性能,如SimCLR、MoCo-V2和SimSiam。此外,我们将自监督学习方法应用于生物学领域,开发了CellContrast,这是一种自监督学习方法,能够有效学习单细胞基因数据的空间信息。CellContrast在下游任务中显著超越了相关的监督学习方法。凭借我们深入的见解,我们进一步探讨了自监督学习与扩散模型之间的互利关系。具体来说,我们利用文本-图像对齐的自监督学习模型CLIP来引导扩散模型进行零-shot生成,而无需额外的训练。与之前的方法相比,我们的方法在采样效率上表现得更加优越。
https://lbezone.hkust.edu.hk/bib/991013340348903412