Olika faktorer för variation har alltid varit ett utmanande problem när det gäller att lära sig representation. Befintliga algoritmer lider av många begränsningar, såsom oförutsägbara disentanglingsfaktorer, dålig kvalitet på genererade bilder från kodningar, brist på identitetsinformation, etc. I detta dokument föreslår vi en övervakad algoritm som kallas DNA-GAN och som försöker reda ut olika egenskaper hos bilder. De latenta avbildningarna av bilder är DNA-liknande, där varje enskilt stycke representerar en oberoende variationsfaktor. Genom att förinta recessiva pjäsen och byta ut en viss bit av två latenta representationer får vi ytterligare två olika representationer som kan avkodas till bilder. För att få realistiska bilder och även olika representationer introducerar vi discriminatorn för kontradiktorisk träning. Experiment på multi-PIE och CelebA dataset visar effektiviteten av vår metod och fördelen med att övervinna begränsningar som finns i andra metoder. Sammanfattningen av vårt arbete är följande: 1. Vi föreslår en övervakad algoritm som kallas DNA-GAN, som kan reda ut flera attribut som demonstreras av experiment av interpolering flera attribut på Multi-PIE (Gross et al., 2010) och CelebA (Liu et al., 2015) datauppsättningar. 2. Utgångspunkten är följande: Vi introducerar den förintande operation som förhindrar triviala lösningar: den attributrelevanta delen kodar information om hela bilden i stället för ett visst attribut. 3. Vad är det som händer? Vi använder iterativ utbildning för att ta itu med problemet med obalanserade multiattribut bilddata, som teoretiskt visade sig vara effektivare än slumpmässiga bildpar.
För swaping föreslår REF en övervakad algoritm som kallas DNA-GAN som kan lära sig disentrangerade representationer från flera semantiska bilder med swappolicy.
DNA-GAN: Learning Disentangled Representations from Multi-Attribute Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}