Minibatch -syrjintä

1. Mikä on Minibatch -syrjintä?
2. Kuinka voit estää tilan GAN -järjestelmien romahtamisen??
3. Kuinka voin parantaa GAN -koulutustani??
4. Miksi GAN on epävakaa??

Mikä on Minibatch -syrjintä?

Minieräerotus on syrjivä tekniikka generatiivisille vastustajaverkostoille, joissa erotamme kokonaiset näytemallit yksittäisten näytteiden sijasta. Tämän tarkoituksena on välttää generaattorin romahtaminen.

Miten estät tilan GAN: ien romahtamisen??

Huolellisesti tunneloitu oppimisnopeus voi lieventää joitakin vakavia GAN -ongelmia, kuten tilan romahtamista. Erityisesti alenna oppimisprosenttia ja toista harjoitus, kun tila romahtaa. Voimme myös kokeilla erilaisia ​​oppimisnopeuksia generaattorille ja erottelijalle.

Kuinka voin parantaa GAN -koulutustani??

Lisävinkkejä ja temppuja

1. Ominaisuus. Kehitä GAN käyttämällä puolivalvottua oppimista.
2. Minibatch -syrjintä. Kehitä ominaisuuksia useille näytteille mini -erässä.
3. Historiallinen keskiarvo. Päivitä menetystoiminto sisällyttämään historia.
4. Yksipuolinen tarran tasoitus. ...
5. Virtuaalinen erän normalisointi.

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 ...