Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) approximerar en måldatadistribution genom att gemensamt optimera en objektiv funktion genom ett "tvåspelarspel" mellan en generator och en diskriminator. Trots deras empiriska framgång förblir dock två mycket grundläggande frågor om hur väl de kan approximera målfördelningen obesvarade. För det första är det inte känt hur begränsningen av discriminator familjen påverkar approximationskvaliteten. För det andra, även om ett antal olika objektiva funktioner har föreslagits, förstår vi inte när konvergensen till målfunktionens globala minima leder till konvergens till målfördelningen enligt olika begrepp om fördelningskonvergens. I detta dokument tar vi upp dessa frågor i ett brett och enhetligt sammanhang genom att definiera ett begrepp om kontradiktoriska skillnader som omfattar ett antal nyligen föreslagna objektiva funktioner. Vi visar att om den objektiva funktionen är en kontradiktorisk skillnad med vissa ytterligare villkor, då med hjälp av en begränsad discriminator familj har en moment-matchande effekt. Dessutom visar vi att för objektiva funktioner som är strikt kontradiktoriska skillnader innebär konvergens i den objektiva funktionen svag konvergens och därmed generalisering av tidigare resultat.
REF visar också att för objektiva funktioner som är strikt kontradiktoriska skillnader innebär konvergens i den objektiva funktionen svag konvergens.
Approximation and Convergence Properties of Generative Adversarial Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}