Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för utbildning generative adversarial networks (Gans, Goodfellow et al., 2014), där vi utbildar en generator för att matcha en målfördelning som konvergerar till datadistributionen på gränsen till en perfekt discriminator. Detta mål kan tolkas som att utbilda en generator att producera prover som ligger på beslutsgränsen för en aktuell discriminator i utbildning vid varje uppdatering, och vi kallar en GAN utbildad med hjälp av denna algoritm en gränssökande GAN (BGAN). Detta tillvägagångssätt kan användas för att träna en generator med diskret utgång när generatorn ger en parametrisk villkorlig fördelning. Vi visar effektiviteten hos den föreslagna algoritmen med diskret bilddata. I motsats till den föreslagna algoritmen observerar vi att den nyligen föreslagna Gumbel-Softmax-tekniken för att parametrisera de diskreta variablerna inte fungerar för att träna en GAN med diskreta data. Slutligen lägger vi märke till att den föreslagna gränssökande algoritmen fungerar även med kontinuerliga variabler, och visar sin effektivitet med två allmänt använda bilddataset, SVHN och CelebA.
Den gränssökande GAN (BGAN) REF syftar till att generera prover som ligger på beslutsgränsen för en aktuell discriminator i utbildning vid varje uppdatering.
Boundary-Seeking Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}