Oförutsedd inlärning med generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) har visat sig vara mycket framgångsrik. Regelbundna GANs hypothesize discriminator som en klassificering med sigmoid kors entropy förlust funktion. Vi fann dock att denna förlustfunktion kan leda till de försvinnande gradienterna problem under inlärningsprocessen. För att övervinna ett sådant problem föreslår vi i detta dokument de minsta kvadraterna Generativa Adversarial Networks (LSGN) som antar de minst kvadrat förlust funktion för discriminator. Vi visar att minimera den objektiva funktionen av LSGAN avkastning minimera Pearson χ 2 divergens. Det finns två fördelar med LSGANs jämfört med vanliga GANs. För det första kan LORGANS generera bilder av högre kvalitet än vanliga GANs. För det andra presterar LSGAN mer stabilt under inlärningsprocessen. Vi utvärderar LSGANs på LSUN och CIFAR-10 dataset och de experimentella resultaten visar att de bilder som genereras av LSGANs är av bättre kvalitet än de som genereras av vanliga GANs. Vi utför också två jämförelseexperiment mellan LSGANs och vanliga GANs för att illustrera stabiliteten hos LSGANs.
Till exempel, LS-GAN REF antar en minst kvadrat förlust funktion i sin discriminator för att lösa den försvinnande gradient problem.
Least Squares Generative Adversarial Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}