Gan tab analyse

1. Hvordan fungerer GAN -tab?
2. Har GAN -tabsfunktioner virkelig betydning?
3. Hvad er GAN -metoden?
4. Hvorfor er GAN ustabil?

Hvordan fungerer GAN -tab?

GAN'et ved brug af Wasserstein -tab indebærer at ændre forestillingen om diskriminatoren til en kritiker, der opdateres oftere (f.g. fem gange oftere) end generatormodellen. Kritikeren scorer billeder med en reel værdi i stedet for at forudsige en sandsynlighed.

Har GAN -tabsfunktioner virkelig betydning?

Vores analyse viser, at tabsfunktioner kun er vellykkede, hvis de degenereres til næsten lineære. Vi viser også, at tabsfunktioner fungerer dårligt, hvis de ikke degenereres, og at en lang række funktioner kan bruges som tabsfunktion, så længe de er degenereret tilstrækkeligt ved regulering.

Hvad er GAN -metoden?

Et generativt adversarial network (GAN) er en machine learning (ML) model, hvor to neurale netværk konkurrerer med hinanden om at blive mere præcise i deres forudsigelser. GAN'er kører typisk uden opsyn og bruger en kooperativ nul-sum spilramme til at lære.

Hvorfor er GAN ustabil?

Den omstændighed, at GAN'er er sammensat af to netværk, og hver af dem har sin tabsfunktion, resulterer i, at GAN'er iboende er ustabile- dykker lidt dybere ned i problemet, Generator (G) -tabet kan føre til GAN-ustabilitet , som kan være årsagen til gradient forsvindende problem, når ...