Analiza strat Gan

1. Jak działa utrata GAN?
2. Czy funkcje utraty GAN naprawdę mają znaczenie??
3. Co to jest metoda GAN?
4. Dlaczego GAN jest niestabilny??

Jak działa utrata GAN?

GAN wykorzystujący stratę Wassersteina polega na zmianie pojęcia dyskryminatora na krytyka, który jest aktualizowany częściej (np.g. pięć razy częściej) niż model generatora. Krytyk ocenia obrazy o rzeczywistej wartości zamiast przewidywać prawdopodobieństwo.

Czy funkcje utraty GAN naprawdę mają znaczenie??

Nasza analiza pokazuje, że funkcje straty są skuteczne tylko wtedy, gdy są zdegenerowane do prawie liniowych. Pokazujemy również, że funkcje straty działają słabo, jeśli nie są zdegenerowane i że szeroki zakres funkcji może być używany jako funkcja straty, o ile są wystarczająco zdegenerowane przez regularyzację.

Co to jest metoda GAN?

Generacyjna sieć kontradyktoryjna (GAN) to model uczenia maszynowego (ML), w którym dwie sieci neuronowe konkurują ze sobą, aby uzyskać dokładniejsze prognozy. GAN zazwyczaj działają bez nadzoru i do nauki wykorzystują kooperacyjną platformę gier o sumie zerowej.

Dlaczego GAN jest niestabilny??

Fakt, że GAN składają się z dwóch sieci, a każda z nich ma swoją funkcję strat, powoduje, że GAN są z natury niestabilne – zanurzając się nieco głębiej w problem, utrata Generatora (G) może prowadzić do niestabilności GAN , co może być przyczyną problemu znikania gradientu, gdy ...