Analiza izgube Gan

1. Kako deluje izguba GAN?
2. Ali so funkcije izgube GAN res pomembne?
3. Kaj je metoda GAN?
4. Zakaj je GAN nestabilen?

Kako deluje izguba GAN?

GAN, ki uporablja izgubo Wasserstein, vključuje spreminjanje pojma diskriminatorja v kritika, ki se pogosteje posodablja (npr.g. petkrat pogosteje) kot model generatorja. Kritik ocenjuje slike z resnično vrednostjo, namesto da bi napovedal verjetnost.

Ali so funkcije izgube GAN res pomembne?

Naša analiza kaže, da so funkcije izgube uspešne le, če so degenerirane v skoraj linearne. Pokazali smo tudi, da funkcije izgube delujejo slabo, če niso degenerirane in da se lahko kot funkcija izgube uporablja širok spekter funkcij, če so z regularizacijo dovolj degenerirane.

Kaj je metoda GAN?

Generativno kontradiktorno omrežje (GAN) je model strojnega učenja (ML), v katerem dve nevronski mreži tekmujeta med seboj, da postaneta natančnejša v svojih napovedih. GAN običajno delujejo brez nadzora in za učenje uporabljajo kooperativni okvir iger z ničelno vsoto.

Zakaj je GAN nestabilen?

Dejstvo, da so omrežja GAN sestavljena iz dveh omrežij in ima vsako svojo funkcijo izgube, ima za posledico dejstvo, da so omrežja GAN sama po sebi nestabilna- potopitev nekoliko globlje v problem, izguba generatorja (G) lahko privede do nestabilnosti omrežja GAN , ki je lahko vzrok za problem izginjanja gradienta, ko je ...