Generativ ögonblicksmatchning nätverk (GMMN) är en djup generativ modell som skiljer sig från Generative Adversarial Network (GAN) genom att ersätta discriminator i GAN med en två-provtest baserat på kärnan maximal medelvärde diskrepans (MMD). Även om vissa teoretiska garantier för MMD har studerats är GMMN:s empiriska prestanda fortfarande inte lika konkurrenskraftig som GAN:s på utmanande och stora referensdatauppsättningar. GMMN:s beräkningseffektivitet är också mindre önskvärd jämfört med GAN, delvis på grund av dess krav på en ganska stor satsstorlek under träningen. I detta dokument, föreslår vi att förbättra både modellen expressiveness av GMMN och dess beräkningseffektivitet genom att införa motstående kärnan inlärningstekniker, som ersättning av en fast Gaussian kärna i den ursprungliga GMMN. Det nya tillvägagångssättet kombinerar de viktigaste idéerna i både GMMN och GAN, därför kallar vi det MMD-GAN. Det nya avståndsmåttet i MMD-GAN är en meningsfull förlust som har fördelen av svag * topologi och kan optimeras via lutning nedstigning med relativt små satsstorlekar. I vår utvärdering av flera referensdatauppsättningar, inklusive MNIST, CIFAR-10, CelebA och LSUN, överträffar MMD-GAN avsevärt GMMN:s prestanda och är konkurrenskraftig med andra representativa GAN-verk. * Lika bidrag arXiv: 1705.08584v1 [cs. LG] 24 maj 2017 n 2 j = j k(y j, y j ). På grund av provtagningsvariansen,M (X, Y ) får inte vara noll även när P = Q. Därefter genomför vi hypotestest med nollhypotes H 0 : P = Q. För en given tillåten sannolikhet för falskt avvisande α,
MMD GAN REF ) ansluten ögonblicksmatchning nätverk och GANs och uppnått konkurrenskraftiga resultat med toppmoderna GANs.
MMD GAN: Towards Deeper Understanding of Moment Matching Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}