Att filtrera bort orealistiska bilder från utbildade generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) har på senare tid rönt stor uppmärksamhet. Två densitet förhållande baserad subsampling metoder-Discriminator Rejection Sample (DRS) och Metropolis-Hastings GAN (MH-GAN)- föreslogs nyligen, och deras effektivitet i att förbättra GANs visades på flera datauppsättningar. DRS och MH-GAN är dock baserade på discriminator-baserade densitetsuppskattningsmetoder (DRE), så de kanske inte fungerar bra om discriminatorn i den utbildade GAN är långt ifrån optimal. Dessutom gäller de inte vissa GAN (t.ex. MMD-GAN). I detta dokument föreslår vi en ny Softplus (SP) förlust för DRE. Baserat på detta utvecklar vi en provbaserad DRE-metod i ett funktionsutrymme lärt av en specialdesignad och förtränad ResNet-34, kallad DRE-F-SP. Vi härleder graden av konvergens av en densitetskvot modell tränas under SP-förlusten. Sedan föreslår vi tre täthetsförhållandebaserade subsamplingsmetoder för GAN baserade på DRE-F-SP. Våra subsamplingsmetoder är inte beroende av optimaliteten hos discriminatorn och är lämpliga för alla typer av GAN. Vi visar empiriskt vår subsampling metod kan avsevärt överträffa DRS och MH-GAN på en syntetisk datauppsättning, CIFAR-10, MNIST och CelebA, med hjälp av flera GANs.
REF inför en annan förlust för uppskattning av densitetsförhållandet och föreslår att den används i en provtagningsalgoritm som utförs på något funktionsutrymme i ett extra förskolat nätverk.
Subsampling Generative Adversarial Networks: Density Ratio Estimation in Feature Space With Softplus Loss
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science', 'Mathematics']}