Work Notes 2023.6.16.md

Work Notes 2023.6.16

• 圆形门在desert和snow两种场景下余弦相似度对比（10000张&1000张）
  • 数据集展示：

余弦相似度分布	MMD	KL(原始 : 潜空间z)	KL(潜空间z : 原始)
desert&snow 10k	0.13464112649447224	0.0055659910330138306	0.0017192901983399795
desert&snow 1k	0.36158439025140077	0.2960609301319354	0.8957442407364745

区间分布	[-1,-0.75]	[-0.75,-0.5]	[-0.5,0.25]	[-0.25,0]	[0,0.25]	[0.25,0.5]	[0.5,0.75]	[0.75,1]
10k（原始）	0	0	6	131	707	2705	6258	193
10k（潜空间）	0	33	245	1300	3673	3835	887	27
1k（原始）	0	0	8	18	4	1	45	924
1k（潜空间）	0	0	1	24	171	413	321	70

数据分析：可以发现经过潜空间变换后潜空间z的余弦相似度在其它区间中的分布占比变大，整个分布被拉长了，因为VAE编码会尽可能满足更多的值，这是从整体角度去看，从个体角度去看，考察余弦相似度较高的值转换后如何，余弦相似度较低的转换如何。

整体可以看出余弦相似度较大的经过潜空间后会稍微变小一点。

• 方形gate与圆形gate在1000张数量下不同场景余弦相似度分布的比较。
  • 数据集对比：

余弦相似度分布	MMD	KL(原始 : 潜空间z)	KL(潜空间z : 原始)
square desert&snow 1k	0.369797808553067	0.2659921565972234	1.3914178724200195
circular desert&snow 1k	0.36158439025140077	0.2960609301319354	0.8957442407364745

区间分布	[-1,-0.75]	[-0.75,-0.5]	[-0.5,0.25]	[-0.25,0]	[0,0.25]	[0.25,0.5]	[0.5,0.75]	[0.75,1]
1k（方形）	0	0	0	1	2	1	6258	193
1k（潜空间）	0	0	8	18	4	1	45	924
1k（圆形）	0	0	0	0	7	160	695	138
1k（潜空间）	0	0	1	24	171	413	321	70

**数据分析：**可以明显发现各点数据被分散了。

• 同一场景，不同门
  • 数据集展示：

余弦相似度分布	MMD	KL(原始 : 潜空间z)	KL(潜空间z : 原始)
circular&square 10k	0.1644387766931538	0.002285432065972945	0.0013034496282446095
circular&square 1k	0.06602018466158192	0.003894331337558307	0.013897193095244769

间分布	[-1,-0.75]	[-0.75,-0.5]	[-0.5,0.25]	[-0.25,0]	[0,0.25]	[0.25,0.5]	[0.5,0.75]	[0.75,1]
10k（原始）	0	0	0	39	594	2619	4316	432
10k（潜空间）	0	1	26	125	656	1817	3398	1977
1k（原始）	0	0	0	1	9	27	103	860
1k（潜空间）	0	0	0	4	19	38	125	814

**数据分析：**可以发现在经过潜空间变换后，区间被拉长了，且高值部分占比变大。

1. 查版本
2. 改RPC接口
3. Ubuntu
4. KL比较