I standard generativt kontradiktoriskt nätverk (SGAN) beräknar discriminatorn D sannolikheten för att indata är verkliga. Generatorn G är utbildad för att öka sannolikheten för att falska data är verklig. Vi hävdar att det bör också samtidigt minska sannolikheten för att verkliga data är verklig eftersom 1) detta skulle redogöra för en förkunskaper om att hälften av data i mini-batch är falska, 2) detta skulle observeras med divergens minimering, och 3) i optimala inställningar, SGAN skulle motsvara integrerad sannolikhet metriska (IPM) GANs. Vi visar att denna egenskap kan induceras genom att använda en "relativistisk discriminator" som uppskattar sannolikheten för att den givna verkliga data är mer realistisk än en slumpmässigt prov på falska data. Vi presenterar också en variant där discriminatorn uppskattar sannolikheten för att den givna verkliga data är mer realistisk än falska data, i genomsnitt. Vi generaliserar båda tillvägagångssätten till icke-standard GAN förlustfunktioner och vi hänvisar till dem respektive som relativistiska GANs (RGANs) och relativistiska genomsnittliga GANs (Ragans). Vi visar att IPM-baserade GANs är en delmängd av RGANS som använder identitetsfunktionen. Empiriskt, Vi observerar att 1) RGAN och Ragans är betydligt stabilare och genererar högre kvalitet dataprover än deras icke-relativistiska motsvarigheter, 2) Standard Ragan med gradient straff generera data av bättre kvalitet än WGAN-GP medan endast kräver en enda discriminator uppdatering per generator uppdatering (minska tiden för att nå state-of-the-art med 400%), och 3) Ragans kan generera rimliga hög upplösning bilder (256x256) från ett mycket litet prov (N=2011), medan GAN och LSGAN kan inte; dessa bilder är av betydligt bättre kvalitet än de som genereras av WGN-GP och SGAN med spektral normalisering.
Relativistiska GANs (RGANs) och relativistiska genomsnittliga GANs (Ragans) ändrar beteendet hos discriminator nätverk så att de uppskattar sannolikheten för de givna uppgifterna är mer realistisk än falska data REF.
The relativistic discriminator: a key element missing from standard GAN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}