Gan-Verlustanalyse

1. Wie funktioniert der GAN-Verlust?
2. Sind GAN-Verlustfunktionen wirklich wichtig??
3. Was ist die GAN-Methode??
4. Warum ist GAN instabil??

Wie funktioniert der GAN-Verlust?

Bei der GAN mit Wasserstein-Verlust wird der Begriff des Diskriminators in einen Kritiker umgewandelt, der häufiger aktualisiert wird (z.g. fünfmal häufiger) als das Generatormodell. Der Kritiker bewertet Bilder mit einem echten Wert, anstatt eine Wahrscheinlichkeit vorherzusagen.

Sind GAN-Verlustfunktionen wirklich wichtig??

Unsere Analyse zeigt, dass Verlustfunktionen nur dann erfolgreich sind, wenn sie zu nahezu linearen entartet sind. Wir zeigen auch, dass Verlustfunktionen schlecht funktionieren, wenn sie nicht entartet sind, und dass ein breites Spektrum von Funktionen als Verlustfunktion verwendet werden kann, solange sie durch Regularisierung ausreichend entartet sind.

Was ist die GAN-Methode??

Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist ein Modell des maschinellen Lernens (ML), bei dem zwei neuronale Netze miteinander konkurrieren, um in ihren Vorhersagen genauer zu werden. GANs laufen normalerweise unbeaufsichtigt und verwenden ein kooperatives Nullsummenspiel-Framework zum Lernen.

Warum ist GAN instabil??

Die Tatsache, dass GANs aus zwei Netzwerken bestehen und jedes von ihnen seine Verlustfunktion hat, führt dazu, dass GANs von Natur aus instabil sind , was die Ursache des Gradienten-Verschwindungsproblems sein kann, wenn die ...