Generative Adversarial Nets (Gans) är mycket framgångsrika med att modellera distributioner från givna prover, även i det högdimensionella fallet. Men deras formulering är också känd för att vara svårt att optimera och ofta inte stabil. Även om detta är särskilt sant för tidiga GAN formuleringar, har det skett betydande empiriskt motiverade och teoretiskt grundade framsteg för att förbättra stabiliteten, till exempel genom att använda Wasserstein avstånd snarare än Jenson-Shannon divergens. Här överväger vi en alternativ formulering för generativ modellering baserad på slumpmässiga projektioner som i sin enklaste form resulterar i ett enda mål snarare än en sadelpunktsformulering. Genom att förstärka detta tillvägagångssätt med en diskriminator förbättrar vi dess exakthet. Vi fann vår strategi vara betydligt stabilare jämfört med även den förbättrade Wasserstein GAN. Dessutom, till skillnad från den traditionella GAN-förlusten, är den förlust som formuleras i vår metod ett bra mått på det faktiska avståndet mellan distributionerna och för första gången för GAN-utbildning kan vi visa uppskattningar för samma.
REF använder slumpmässig projektion för att direkt uppskatta Wasserstein-avståndet.
Generative Modeling Using the Sliced Wasserstein Distance
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}