I denna uppsats presenterar vi Lipschitz legaliseringsteori och algoritmer för en roman Loss-Sensitive Generative Adversarial Network (LS-GAN). Specifikt tränar det en förlust funktion för att skilja mellan verkliga och falska prover med angivna marginaler, samtidigt lära sig en generator växelvis att producera realistiska prover genom att minimera sina förluster. LS-Gan regulariserar ytterligare sin förlustfunktion med en Lipschitz regelbundenhet villkor på densiteten av verkliga data, vilket ger en regulariserad modell som bättre kan generalisera för att producera nya data från ett rimligt antal träningsexempel än den klassiska GAN. Vi kommer vidare att presentera en Generalized LS-GAN (GLS-GAN) och visa att den innehåller en stor familj av legaliserade GAN-modeller, inklusive både LS-GAN och Wasserstein GAN, som sina specialfall. Jämfört med de andra GAN-modellerna, kommer vi att utföra experiment för att visa både LS-GAN och GLS-GAN uppvisar konkurrenskraftig förmåga att generera nya bilder i termer av minsta återuppbyggnadsfel (MRE) bedöms på en separat testuppsättning. Vi utökar vidare LS-GAN till en villkorlig form för övervakade och halvövervakade inlärningsproblem, och visar sin enastående prestanda på bildklassificeringsuppgifter.
Loss-Sensitive GAN REF lär sig en förlustfunktion som kan kvantifiera kvaliteten på genererade prover och använder denna förlustfunktion för att generera högkvalitativa bilder.
Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks on Lipschitz Densities
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}