Gan zaudējumu analīze

1. Kā darbojas GAN zudums?
2. Vai GAN zaudējumu funkcijām patiešām ir nozīme?
3. Kas ir GAN metode?
4. Kāpēc GAN ir nestabils??

Kā darbojas GAN zudums?

GAN, izmantojot Wasserstein zaudējumu, nozīmē mainīt diskriminatora jēdzienu par kritiķi, kas tiek atjaunināts biežāk (piemēram,.g. piecas reizes biežāk) nekā ģeneratora modelis. Kritiķis vērtē attēlus ar reālu vērtību, nevis paredz varbūtību.

Vai GAN zaudējumu funkcijām patiešām ir nozīme?

Mūsu analīze rāda, ka zaudējumu funkcijas ir veiksmīgas tikai tad, ja tās tiek deģenerētas līdz gandrīz lineārām. Mēs arī parādām, ka zaudējumu funkcijas darbojas slikti, ja tās nav deģenerētas, un ka plašu funkciju klāstu var izmantot kā zaudējumu funkciju, ja vien tās ir pietiekami deģenerētas, regulējot.

Kas ir GAN metode?

Ģeneratīvs pretinieku tīkls (GAN) ir mašīnmācīšanās (ML) modelis, kurā divi neironu tīkli konkurē viens ar otru, lai kļūtu precīzāki savās prognozēs. GAN parasti darbojas bez uzraudzības un mācās, izmantojot sadarbības nulles summas spēles ietvaru.

Kāpēc GAN ir nestabils??

Fakts, ka GAN sastāv no diviem tīkliem un katram no tiem ir sava zaudējumu funkcija, rada to, ka GAN pēc savas būtības ir nestabils- mazliet dziļāk iedziļinoties problēmā, ģeneratora (G) zudums var izraisīt GAN nestabilitāti , kas var būt gradienta izzušanas problēmas cēlonis, kad ...