TechNOTE

Flow++: Improving Flow-Based Generative Models with Variational Dequantization and Architecture Design Ho et al. 2019 ICML arxiv.org/pdf/1902.00275.pdf Contribution 이 논문에서 주장하는, 이전 Flow model들의 세 가지 단점. 1. Dequantization을 위해 사용하는 uniform noise는 최적의 training loss, generalization 효과를 내는 선택이 아니다. 2. 일반적으로 사용되는, affine coupling flow들은 충분히 표현력이 강하지 않다. 3. coupling layer의 conditioning network에 사용되는 co..