Generativa Adversarial Networks (Gans) har visat sig kunna prov på imponerande realistiska bilder. GAN-träning består av ett problem med sadelpunktsoptimering som kan ses som ett kontradiktoriskt spel mellan en generator som producerar bilderna, och en discriminator, som bedömer om bilderna är verkliga. Både generatorn och discriminatorn är ofta parametriserade som djupa konvolutionella neurala nätverk. Målet med detta dokument är att reda ut hur optimeringsproceduren och nätverkets parametrisering bidrar till GAN:s framgång. I detta syfte introducerar och studerar vi Generativ Latent Optimization (GLO), ett ramverk för att träna en generator utan att behöva lära sig en discriminator, och därmed undvika utmanande kontrarimala optimeringsproblem. Vi visar experimentellt att GLO har många av de önskvärda egenskaperna hos GAN: lära sig från stora data, syntetisera visuellt tilltalande prover, interpolera meningsfullt mellan prover, och utföra linjär aritmetik med brusvektorer.
GLO REF optimerade generatorn och latent kod samtidigt för att lära sig ett bättre latent utrymme.
Optimizing the Latent Space of Generative Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}