Analýza ztráty Gan

1. Jak funguje ztráta GAN?
2. Opravdu záleží na ztrátových funkcích GAN?
3. Co je to metoda GAN?
4. Proč je GAN nestabilní?

Jak funguje ztráta GAN?

GAN využívající Wassersteinovu ztrátu zahrnuje změnu pojmu diskriminátora na kritika, který se aktualizuje častěji (např.G. pětkrát častěji) než model generátoru. Kritik místo predikce pravděpodobnosti hodnotí obrázky se skutečnou hodnotou.

Opravdu záleží na ztrátových funkcích GAN?

Naše analýza ukazuje, že ztrátové funkce jsou úspěšné pouze tehdy, jsou -li degenerovány na téměř lineární. Ukazujeme také, že ztrátové funkce fungují špatně, pokud nejsou zdegenerovány a že jako ztrátovou funkci lze použít celou řadu funkcí, pokud jsou dostatečně degenerovány regularizací.

Co je to metoda GAN?

Generativní kontradiktorní síť (GAN) je model strojového učení (ML), ve kterém si dvě neurální sítě navzájem konkurují, aby ve svých předpovědích byly přesnější. Sítě GAN obvykle běží bez dozoru a k učení používají kooperativní herní rámec s nulovým součtem.

Proč je GAN nestabilní?

Skutečnost, že GAN jsou složeny ze dvou sítí a každá z nich má svou ztrátovou funkci, má za následek, že GAN jsou ve své podstatě nestabilní- ponoří se trochu hlouběji do problému, ztráta generátoru (G) může vést k nestabilitě GAN , což může být příčinou problému mizejícího gradientu, když ...