Wasserstein 自编码器：数据分布建模新方法

"Wasserstein Auto-Encoders是一种新的生成模型算法，用于构建数据分布的模型。该算法通过最小化模型分布与目标分布之间的惩罚形式的 Wasserstein 距离，从而提出了一种不同于变分自编码器（VAE）的正则化器。这个正则化器促使编码后的训练分布匹配先验分布。WAE 被显示是对抗自编码器（AAE）的泛化，并且在保持稳定训练、编码器-解码器架构和良好潜变量流形结构的同时，能够生成质量更好的样本，根据FID分数的测量结果。" Wasserstein Auto-Encoder（WAE）是一种深度学习中的无监督学习方法，其核心在于利用Wasserstein距离来度量模型生成的分布与原始数据分布之间的相似性。Wasserstein距离，也被称为地球移动距离，是一种衡量两个概率分布之间“距离”的强大工具，它考虑了分布之间的形状和位置差异。 在WAE中，模型的目标是通过最小化一个惩罚化的Wasserstein距离来逼近数据的真实分布。这种惩罚化形式确保了编码后的训练样本分布与预设的先验分布尽可能接近，这与VAE中的KL散度正则化不同。VAE通过Kullback-Leibler（KL）散度使编码后的分布向标准正态分布靠拢，而WAE则鼓励匹配用户指定的任意先验分布。 WAE的架构类似于传统的自编码器，包含一个编码器网络和一个解码器网络。编码器将输入数据转化为潜在空间的表示，解码器再从这些表示重构出数据。然而，WAE的训练过程更为复杂，因为它不仅需要优化重构损失，还要同时优化Wasserstein距离的正则化项。 对比其他技术，如VAE和AAE，WAE展示出了一些共同的优点。例如，WAE的训练过程是稳定的，这意味着模型可以有效地学习到数据的特征而不会出现训练不收敛的问题。此外，WAE维持了潜变量流形的良好结构，这有助于对数据进行有意义的解释和操作。更重要的是，WAE生成的样本质量更高，这通常通过Fréchet Inception Distance（FID）得分来评估，FID是一种衡量生成样本与真实样本之间质量差距的指标。 WAE的引入拓宽了生成模型的应用范围，特别是在那些需要高质量样本生成的领域，如图像生成、语音合成或文本生成等。通过调整正则化参数和先验分布，WAE可以灵活地适应不同的任务需求，提供更优的性能表现。WAE为无监督学习提供了新的视角和工具，促进了生成模型的进一步发展。