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VAE reconstruction loss (BCE)

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#460 aperta il 1 dic 2018

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Descrizione

The current implementation uses

F.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 784), reduction='sum')

as the reconstruction loss. The image x has pixel values in [0,1]. This is not the same as Bernoulli log likelihood. The images would have to binarized.

In Ladder Variational Autoencoders by Sonderby et al, they binarize the images as a Bernoulli sample after each epoch.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Analizza come binarizzare le immagini nell'esempio VAE e modifica il ciclo di training per binarizzare le immagini dopo ogni epoca come descritto nel paper Ladder VAE.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
machine learning
Tipo issue
Bug
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonPyTorchVariational Autoencoders
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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