Gan nuostolių analizė

1. Kaip veikia GAN praradimas?
2. Ar GAN praradimo funkcijos tikrai svarbios?
3. Kas yra GAN metodas?
4. Kodėl GAN ​​yra nestabilus??

Kaip veikia GAN praradimas?

GAN, naudojant Wassersteino nuostolius, diskriminatoriaus sąvoką keičia į kritiką, kuri atnaujinama dažniau (pvz.g. penkis kartus dažniau) nei generatoriaus modelis. Kritikas vertina vaizdus tikra verte, o ne prognozuoja tikimybę.

Ar GAN praradimo funkcijos tikrai svarbios?

Mūsų analizė rodo, kad nuostolių funkcijos yra sėkmingos tik tuo atveju, jei jos yra išsigimusios iki beveik linijinių. Mes taip pat parodome, kad nuostolių funkcijos veikia prastai, jei jos nėra išsigimusios, ir kad įvairios funkcijos gali būti naudojamos kaip nuostolių funkcija, jei jos yra pakankamai išsigimusios dėl reguliavimo.

Kas yra GAN metodas?

Generatyvus varžovų tinklas (GAN) yra mašininio mokymosi (ML) modelis, kuriame du neuroniniai tinklai konkuruoja tarpusavyje, kad taptų tikslesni. GAN paprastai veikia be priežiūros ir mokosi naudodamiesi kooperatine nulinės sumos žaidimų sistema.

Kodėl GAN ​​yra nestabilus??

Tai, kad GAN sudaro du tinklai ir kiekvienas iš jų turi savo nuostolių funkciją, lemia tai, kad GAN iš esmės yra nestabilūs- šiek tiek gilinasi į problemą, generatoriaus (G) praradimas gali sukelti GAN nestabilumą , kuri gali būti gradiento išnykimo problemos priežastis, kai ...