Vi föreslår i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att ta itu med problemet med modekollaps i Generative Adversarial Nets (GAN) genom att utbilda många generatorer. Träningsproceduren är formulerad som ett minimax spel bland många generatorer, en klassificerare, och en discriminator. Generatorer producerar data för att lura discriminatorn medan du håller dig inom den beslutsgräns som definieras av klassificeringsgivaren så mycket som möjligt; klassificeringsgivaren uppskattar sannolikheten för att ett prov kommer från var och en av generatorerna; och discriminatorn uppskattar sannolikheten för att ett prov kommer från träningsdata snarare än från generatorer. Vi utvecklar teoretisk analys för att visa att vid en jämvikt av detta system, Jensen-Shannon divergensen mellan den lika viktade blandningen av alla generatorers distributioner och den empiriska datadistributionen är minimal medan Jensen-Shannon divergensen mellan generatorernas distributioner är maximal. Generatorer kan tränas effektivt genom att använda parameterdelning, vilket ger minimal kostnad till den grundläggande GAN-modellen. Vi utför omfattande experiment på syntetiska och verkliga storskaliga dataset (CIFAR-10, STL-10 och ImageNet) för att utvärdera effektiviteten hos vår föreslagna metod. Experimentella resultat visar den toppmoderna prestandan i vårt arbetssätt när det gäller att generera olika och visuellt tilltalande prover över de senaste GAN-varianterna.
REF introducerar MGAN där en blandning av generatorer utbildas, främst för att lösa problemet med kollapsande läge.
Multi-Generator Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}