นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยซุนยัตเซ็นและนักวิจัยคนอื่นๆ เสนอวิธีการใหม่ที่เรียกว่า ScaleLong เพื่อแก้ไขปัญหาความเสถียรระหว่างการฝึกแบบจำลองการแพร่กระจาย วิธีการนี้ช่วยลดความไม่เสถียรของคุณสมบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพิ่มความทนทานของแบบจำลองในการรบกวนอินพุตโดยดำเนินการปรับขนาดบนการเชื่อมต่อแบบข้ามยาวของ UNet นักวิจัยเสนอวิธีการปรับสัมประสิทธิ์การปรับขนาดเฉพาะสองวิธี ได้แก่ วิธี Learnable Scaling (LS) และวิธี Constant Scaling (CS) และวิเคราะห์บทบาทของคุณสมบัติและพารามิเตอร์ในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลด้วยสายตา รวมถึงผลกระทบของค่าสัมประสิทธิ์การปรับขนาดต่อ ขนาดการไล่ระดับสีและผลกระทบของความเสถียรของสัญญาณรบกวนอินพุต งานวิจัยนี้ให้แนวคิดใหม่ในการปรับปรุงเสถียรภาพการฝึกอบรมและความคงทนของแบบจำลองการแพร่กระจาย
บทความนี้มุ่งเน้นไปที่:
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยซุนยัตเซ็นและนักวิจัยคนอื่นๆ เสนอโมเดลการแพร่กระจายของ ScaleLong และชี้ให้เห็นว่าการดำเนินการปรับขนาดบนการเชื่อมต่อแบบข้ามยาวของ UNet สามารถทำให้การฝึกโมเดลมีความเสถียรได้ การวิจัยพบว่าการตั้งค่าสัมประสิทธิ์การปรับขนาดอย่างสมเหตุสมผลสามารถบรรเทาความไม่เสถียรของคุณสมบัติ และปรับปรุงความทนทานของแบบจำลองต่อการรบกวนอินพุต พวกเขาเสนอวิธี Learnable Scaling (LS) และวิธี Constant Scaling (CS) ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนค่าสัมประสิทธิ์การปรับขนาดได้ เพื่อทำให้การฝึกโมเดลมีความเสถียรยิ่งขึ้น คุณสมบัติด้านภาพและพารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในกระบวนการฝึกโมเดล ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์การปรับขนาดส่งผลต่อขนาดการไล่ระดับสีและความเสถียรของการรบกวนอินพุต
โมเดล ScaleLong ปรับปรุงเสถียรภาพและความแข็งแกร่งของการฝึกโมเดลการแพร่กระจายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยปรับปรุงการเชื่อมต่อแบบข้ามยาวของ UNet และผสมผสานวิธีการ Learnable Scaling และ Constant Scaling และให้การสนับสนุนด้านเทคนิคที่สำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้โมเดลการแพร่กระจาย การวิจัยในอนาคตสามารถสำรวจกลยุทธ์การปรับขนาดที่ดีขึ้น เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น