, Tuan-Anh Bui [0000−0003−4123−2628], och Ngai-Man Cheung [0000−0003−0135−3791] ST Electronics -SUTD Cyber Security Laboratory Singapore University of Technology and Design {ngoctrung tran,tuanh bui,ngaiman cheung}@sutd.edu.sg Sammanfattning. Vi introducerar effektiva träningsalgoritmer för Generativa Adversarial Networks (GAN) för att lindra läget kollaps och lutning försvinner. I vårt system begränsar vi generatorn genom en Autoencoder (AE). Vi föreslår en formulering för att betrakta de rekonstruerade proverna från AE som "riktiga" prov för discriminatorn. Detta par konvergensen av AE med den av diskriminator, effektivt sakta ner konvergensen av diskriminator och minska lutning försvinner. Viktigt är att vi föreslår två nya avståndsbegränsningar för att förbättra generatorn. För det första föreslår vi en latent dataavståndsbegränsning för att säkerställa kompatibilitet mellan de latenta provavstånden och motsvarande dataprovavstånd. Vi använder denna begränsning för att uttryckligen hindra generatorn från att kollapsa. För det andra föreslår vi en discriminator-score avståndsbegränsning för att anpassa fördelningen av de genererade proverna till fördelningen av de verkliga proverna genom discriminator score. Vi använder denna begränsning för att vägleda generatorn att syntetisera prover som liknar de verkliga. Våra föreslagna GAN med hjälp av dessa avstånd begränsningar, nämligen Dist-GAN, kan uppnå bättre resultat än state-of-the-art metoder över referensdataset: syntetiska, MNIST, MNIST-1K, CelebA, CIFAR-10 och STL-10 dataset. Vår kod publiceras här 1 för forskning.
Dist-GAN REF begränsar generatorn av den regulariserade auto-encoder.
Dist-GAN: An Improved GAN using Distance Constraints
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}