Gan förlustanalys

1. Hur fungerar GAN -förlust?
2. Spelar GAN -förlustfunktioner verkligen någon roll?
3. Vad är GAN -metoden?
4. Varför är GAN instabil?

Hur fungerar GAN -förlust?

GAN som använder Wasserstein -förlust innebär att föreställningen om diskriminatorn ändras till en kritiker som uppdateras oftare (e.g. fem gånger oftare) än generatormodellen. Kritikern gör bilder med ett verkligt värde istället för att förutsäga en sannolikhet.

Spelar GAN -förlustfunktioner verkligen någon roll?

Vår analys visar att förlustfunktioner endast är framgångsrika om de urartas till nästan linjära. Vi visar också att förlustfunktioner fungerar dåligt om de inte degenereras och att ett brett spektrum av funktioner kan användas som förlustfunktion så länge de är tillräckligt degenererade genom regularisering.

Vad är GAN -metoden?

Ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) är en maskininlärningsmodell (ML) där två neurala nätverk tävlar med varandra för att bli mer exakta i sina förutsägelser. GAN körs vanligtvis utan tillsyn och använder ett kooperativt nollsummespel för att lära sig.

Varför är GAN instabil?

Det faktum att GAN är sammansatta av två nätverk, och var och en av dem har sin förlustfunktion, resulterar i det faktum att GANs är i sig instabila- dyka lite djupare in i problemet, förlusten av Generator (G) kan leda till GAN-instabilitet , vilket kan vara orsaken till att gradienten försvinner när ...