Gan verlies analyse

1. Hoe werkt GAN-verlies??
2. Doen GAN-verliesfuncties er echt toe??
3. Wat is de GAN-methode??
4. Waarom is GAN onstabiel??

Hoe werkt GAN-verlies??

De GAN die Wasserstein-verlies gebruikt, houdt in dat het begrip van de discriminator wordt veranderd in een criticus die vaker wordt bijgewerkt (bijv.G. vijf keer vaker) dan het generatormodel. De criticus scoort afbeeldingen met een reële waarde in plaats van een waarschijnlijkheid te voorspellen.

Doen GAN-verliesfuncties er echt toe??

Onze analyse laat zien dat verliesfuncties alleen succesvol zijn als ze gedegenereerd worden tot bijna lineaire. We laten ook zien dat verliesfuncties slecht presteren als ze niet gedegenereerd zijn en dat een breed scala aan functies als verliesfunctie kan worden gebruikt zolang ze voldoende gedegenereerd zijn door regularisatie.

Wat is de GAN-methode??

Een generatief adversarial netwerk (GAN) is een machine learning (ML) model waarin twee neurale netwerken met elkaar concurreren om nauwkeuriger te worden in hun voorspellingen. GAN's draaien meestal zonder toezicht en gebruiken een coöperatief zero-sum game-framework om te leren.

Waarom is GAN onstabiel??

Het feit dat GAN's zijn samengesteld uit twee netwerken, en elk van hen heeft zijn verliesfunctie, resulteert in het feit dat GAN's inherent onstabiel zijn - een beetje dieper in het probleem duiken, het Generator (G) -verlies kan leiden tot de GAN-instabiliteit , wat de oorzaak kan zijn van het probleem met het verdwijnen van de gradiënt wanneer de ...