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Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions

作者:互联网

目录

Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020.

本文提出用\(\sin\)作为激活函数, 并分析该类型的网络应该如何初始化.

主要内容

本文研究如下的网络结构:

\[\Phi(x) = W_n (\phi_{n-1} \circ \phi_{n-2}\circ \cdots \circ \phi_0)(x), x_i \rightarrow \phi_i(x_i) = \sin (W_i x_i + b_i). \]

即一个用sin作为激活函数的MLP.

为了说明使用sin作为激活函数的好处, 作者首先利用一个简单的例子作为说明, 设想如下的任务:

  1. \(\Phi\) 以位置坐标\((i, j)\)为输入, 输出\(\Phi(i, j) \in \mathbb{R}^3\)表示该像素点图片的r, g, b;
  2. \(\Phi\)以一个图片作为训练集, 假设该图片为\(f(i, j) \in \mathbb{R}^3, i = 1,2,\cdots, j = 1,2,\cdots, W\), 则训练集为\(\{(i, j, f(i, j))\}\), 共\(HW\)个坐标点及其对应的目标;
  3. 通过平方损失\(\tilde{\mathcal{L}} = \sum_i \sum_j \|\Phi(i, j) - f(i, j)\|^2\)训练网络.

上图给了一个例子(既然是灰度图, 我想这时\(\Phi(i, j) \in \mathbb{R}\)), 展示了用不同激活函数得到的\(\Phi(i, j)\)的图, 显然图和原图越接近, 说明拟合能力越强.
特别的, 作者还展示了\(\nabla f(x)\)和\(\Delta f(x)\) (分别用sobel算子和laplacian算子得到的) 和各自网络关于\((i, j)\)的梯度和二阶梯度的比较. 发现只有SIREN是高度一致的(一个很重要的原因是ReLU等分段连续函数二阶导为0).

初始化策略

作者希望每一层(除了第一层)的输入输出的分布是一致的, 这能够让堆叠网络层数变得容易, 加快收敛.
其策略是:

\[w_i \sim \mathcal{U}(-\sqrt{6 / n}, \sqrt{6 / n}), \]

其中\(n\)是输入\(x \in \mathbb{R}^n\)的维度.
但是, 因为\(\sin (wx+b)\)中的\(w\)可以看成是采样频率, 为了保证第一层的采样频率足够高(采样定理), 作者乘上了一个额外的系数:

\[\sin (w_0 \cdot W x + b), \]

文中说\(w_0=30\)是一个不错的选择.
同时作者还发现, 该技巧应用于别的层一样有效, 所以干脆所有层都长上面那个样, 同时

\[w_i \sim \mathcal{U}(-\sqrt{6 / w_0^2n}, \sqrt{6 / w_0^2n}). \]

作者认为这么做有效是因为关于\(W\)的梯度也乘上了一个因子\(w_0\), 但同时分布不变.

其它的好处

SIREN对于包含梯度问题的处理尤为出色, 这或许应该归功于其导数依然是一个SIREN网络, 而如ReLU的一阶导为常数, 二阶导为0自然无法胜任.

类似的结构, 但是这一次, 假设只知道图片的\(\nabla f(i, j)\)或者\(\Delta f(i, j)\),由此通过

\[\|\nabla \Phi(i, j) - \nabla f(i, j)\|^2, \]

或者

\[\|\Delta \Phi(i, j) - \Delta f(i, j)\|^2, \]

来拟合, 则\(\Phi(i, j)\)依然输出和\(f(i, j)\)相近的结果(如上图左所示).

上图右则是逼近\(\alpha \nabla f_1 (i, j) + ( 1- \alpha) f_2 (i, j)\)
对两张图片进行混合, 得到的\(\Phi(i, j)\)恰为两张图片的融合.
SIREN的强大之处可见一斑.

标签:mathbb,Functions,Neural,Activation,nabla,SIREN,Phi,Delta,sin
来源: https://www.cnblogs.com/MTandHJ/p/15376381.html