En av de största utmaningarna i forskningen om generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) är att bedöma kvaliteten på genererade prover och upptäcka olika nivåer av modekollaps. I detta arbete konstruerar vi ett nytt mått på prestanda hos en GAN genom att jämföra geometriska egenskaper hos det underliggande datagrenröret och det genererade, vilket ger både kvalitativa och kvantitativa medel för utvärdering. Vår algoritm kan tillämpas på dataset av godtycklig karaktär och är inte begränsad till visuella data. Vi testar det erhållna mätvärdet på olika verkliga modeller och datauppsättningar och visar att vår metod ger nya insikter om GAN:s egenskaper.
Ett mått för att analysera kvaliteten på GANs baserat på att jämföra geometriska egenskaper hos de ursprungliga och genererade dataset föreslogs i REF.
Geometry Score: A Method For Comparing Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}