Djupa generativa modeller baserade på Generativa Adversarial Networks (Gans) har visat imponerande provkvalitet men för att fungera kräver de ett noggrant val av arkitektur, parameter initialisering och val av hyper-parameter. Denna bräcklighet beror delvis på en dimensionell missmatchning mellan modelldistributionen och den sanna fördelningen, vilket gör att deras densitetsförhållande och tillhörande f-divergens inte kan definieras. Vi övervinner denna grundläggande begränsning och föreslår en ny legaliseringsmetod med låga beräkningskostnader som ger ett stabilt GAN-utbildningsförfarande. Vi visar hur effektivt detta tillvägagångssätt är på flera datauppsättningar, inklusive gemensamma uppgifter för bildgenerering av riktmärken. Vårt tillvägagångssätt förvandlar GAN-modeller till tillförlitliga byggstenar för djupt lärande.
Dessutom, kontradiktoriskt lärande kräver ofta avsiktlig arkitekturteknik, optimering initialisering, och val av hyper-parametrar för att vara stabil REF.
Stabilizing Training of Generative Adversarial Networks through Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}