Gan -menetyksen analyysi

1. Kuinka GAN -menetys toimii?
2. Onko GAN -menetyksillä todella merkitystä?
3. Mikä on GAN -menetelmä?
4. Miksi GAN on epävakaa??

Kuinka GAN -menetys toimii?

GAN Wassersteinin menetyksen avulla muuttaa syrjijän käsitteen kriitikkoksi, joka päivitetään useammin (esim.g. viisi kertaa useammin) kuin generaattorimalli. Kriitikko arvioi kuvia todellisella arvolla todennäköisyyden ennustamisen sijaan.

Onko GAN -menetyksillä todella merkitystä?

Analyysimme osoittaa, että menetysfunktiot ovat onnistuneita vain, jos ne ovat rappeutuneet lähes lineaarisiin. Osoitamme myös, että häviöfunktiot toimivat huonosti, jos ne eivät ole rappeutuneet, ja että monia toimintoja voidaan käyttää häviöfunktiona niin kauan kuin ne ovat degeneroituneet riittävästi laillistamalla.

Mikä on GAN -menetelmä?

Generatiivinen vastustajaverkko (GAN) on koneoppimismalli (ML), jossa kaksi hermoverkkoa kilpailevat keskenään tullakseen tarkemmaksi ennusteissaan. GAN: t toimivat yleensä ilman valvontaa ja käyttävät oppimisessa yhteistyöhön perustuvaa nollasummapeliä.

Miksi GAN on epävakaa??

Se, että GAN: t koostuvat kahdesta verkosta ja jokaisella niistä on häviötoimintonsa, johtaa siihen, että GAN: t ovat luontaisesti epävakaita- sukeltaa hieman syvemmälle ongelmaan, generaattorin (G) menetys voi johtaa GAN: n epävakauteen , joka voi olla syy kaltevuuden häviämiseen, kun ...