밀도 모형의 설계 선택
흐름 모형은 표본 생성과 추론이 효율적이지만 당시 자기회귀 모형과 밀도 모델링의 차이가 있었다. Flow++는 이런 격차에 영향을 주는 설계 요소를 조사했다.
세 요소의 개선
역양자화에서 균일 잡음을 쓰는 선택, 표현력이 제한된 아핀 흐름, 결합 층의 조건 신경망을 합성곱만으로 만드는 선택을 검토했다. 연구는 변분 역양자화와 구조 설계를 함께 개선하는 모형을 제안했다.
이미지 밀도 추정
표준 이미지 벤치마크의 비조건부 밀도 추정에서 비자기회귀 흐름 모형을 평가했다. 흐름의 가역 계산을 활용하면서 모형의 표현 능력을 높이는 설계 연구다.
관련 문서
Real NVP / Glow 생성 흐름 / 신경 스플라인 흐름 / NICE 밀도 추정 / MAF 마스크 자기회귀 흐름 / 확률 밀도 함수