Abstrakt. Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) är kraftfulla verktyg för att lära sig generativa modeller. I praktiken kan utbildningen lida av bristande konvergens. GANs ses ofta som en två-spelare nollsum spel mellan två neurala nätverk. Här, vi utnyttja detta spel teoretiska visa för att studera konvergens beteendet i utbildningsprocessen. Inspirerad av den fiktiva spelinlärningsprocessen introduceras en ny träningsmetod, kallad fiktiv GAN. Fiktiös GAN tränar de djupa neurala nätverken med hjälp av en blandning av historiska modeller. Specifikt, discriminator (resp. generator) uppdateras enligt den bästa responsen på blandningen utgångar från en sekvens av tidigare utbildade generatorer (resp. Diskriminatorer). Det har visat sig att fiktivt GAN på ett effektivt sätt kan lösa vissa konvergensfrågor som inte kan lösas genom standardmetoden för utbildning. Det är bevisat att asymptotiskt sett har genomsnittet av generatorns utgångar samma fördelning som dataproven.
REF uppdaterar discriminatorn med hjälp av en blandning av historiska generatorer.
Fictitious GAN: Training GANs with Historical Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}