Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) samtidigt som de är mycket mångsidiga i realistisk bildsyntes, är fortfarande känsliga för indatadistributionen. Med tanke på en uppsättning data som har en obalans i distributionen, nätverken är mottagliga för saknade lägen och inte fånga datadistributionen. Även om olika metoder har försökt förbättra utbildningen av GAN, har dessa inte tagit itu med utmaningarna med att täcka hela datadistributionen. Specifikt, en generator är inte straffas för att missa ett läge. Vi visar att dessa därför fortfarande är mottagliga för att inte fånga den fullständiga datadistributionen. I detta dokument föreslår vi ett enkelt tillvägagångssätt som kombinerar ett kodningsbaserat mål med nya förlustfunktioner för generator och discriminator som förbättrar lösningen när det gäller att fånga saknade lägen. Vi bekräftar att den föreslagna metoden resulterar i betydande förbättringar genom sin detaljerade analys av leksaker och verkliga dataset. De kvantitativa och kvalitativa resultaten visar att den föreslagna metoden förbättrar lösningen på problemet med saknade transportsätt och förbättrar utbildningen av GAN.
Nyligen visade dataförstärkning med Generativa Adversarial Networks (Gans) lovande resultat REF.
No Modes left behind: Capturing the data distribution effectively using GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}