Utbildning av generativa kontradiktoriska nätverk är instabil i högdimensioner när den verkliga datadistributionen ligger på ett lägredimensionellt grenrör. Discriminatorn är då lätt att separera nästan alla genererade prover lämnar generatorn utan meningsfulla gradienter. Vi föreslår att man tränar en enda generator samtidigt mot en rad olika discriminatorer, som var och en tittar på en annan slumpmässig lågdimensionell projektion av data. Vi visar att individuella diskriminatorer sedan ger stabila gradienter till generatorn, och att generatorn lär sig att producera prover som överensstämmer med den fullständiga datadistributionen för att tillfredsställa alla diskriminatorer. Vi visar den praktiska nyttan av detta tillvägagångssätt experimentellt, och visar att det kan producera bildprover med högre kvalitet än traditionell utbildning med en enda discriminator.
I syfte att stabilisera GANs utbildning föreslog REF att träna en generator mot en uppsättning diskriminatorer, som var och en uppmärksammar en annan slumpmässig projektion av data, försöker undvika att perfekt identifiera de genererade prov från de verkliga.
Stabilizing GAN Training with Multiple Random Projections
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}