GLOW1 Glow: Generative Flow with Invertible 1 x 1 Convolutions 논문 리뷰 필자 본인이 아래 논문을 읽으면서 이해가지 않았던 부분을 정리한 내용입니다.https://arxiv.org/pdf/1807.03039 3 page $ \mathcal{L}(D) = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log p_{\theta}(x^{(i)}) $ (1)log likelihood objective → 모든 샘플 (또는 mini-batch)의 확률밀도함수의 값의 곱의 평균 where $ \tilde{x}^{(i)} = x^{(i)} + u \quad \text{with } u \sim \mathcal{U}(0, a), \quad \text{and } c = -M \cdot \log a $ where a is determined by the discretization leve.. 2025. 4. 6. 이전 1 다음