Generativa kontradiktoriska nätverk (Gans), även om de är kraftfulla, är svåra att träna. Flera nya verk (Brock et al., 2016; Miyato et al., 2018) tyder på att kontroll av spektra av viktmatriser i discriminatorn avsevärt kan förbättra utbildningen av GANs. Motiverade av deras upptäckt, föreslår vi en ny ram för utbildning GANs, som möjliggör mer flexibel spektrumkontroll (t.ex. att göra viktmatriser av discriminatorn har långsamma singular värde förfall). Speciellt föreslår vi en ny reparameteriseringsmetod för viktmatriser av discriminatorn i GANs, vilket gör att vi direkt kan manipulera spektra av viktmatriser genom olika regularizers och begränsningar, utan att intensivt beräkna singular värde sönderdelningar. Teoretiskt visar vi vidare att spektrumkontrollen förbättrar GAN:s generaliseringsförmåga. Våra experiment på CIFAR-10, STL-10 och ImgaeNet dataset bekräftar att jämfört med andra metoder, vår föreslagna metod kan generera bilder med konkurrenskraftig kvalitet genom att utnyttja spektral normalisering och uppmuntra den långsamma singular värde förfall.
REF visade vidare en stramare generalisering bunden under spektral normalisering av discriminatorn.
On Computation and Generalization of GANs with Spectrum Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}