Generativa kontradiktoriska nätverk (Gans) utvecklades till en av de mest framgångsrika oövervakade tekniker för att generera realistiska bilder. Även om det nyligen har visat sig att GAN-träningen konvergerar, hamnar GAN-modeller ofta i lokala Nash-ekvilibria som är förknippade med lägeskollaps eller på annat sätt misslyckas med att modellera målfördelningen. Vi introducerar Coulomb GANs, som utgör GAN inlärningsproblem som ett potentiellt fält, där genererade prover lockas till utbildning uppsättningar prov men stöter bort varandra. Discriminatorn lär sig ett potentiellt fält medan generatorn minskar energin genom att flytta sina prover längs vektorfältet (kraftfältet) som bestäms av lutningen av det potentiella fältet. Genom att minska energin lär sig GAN-modellen att generera prover enligt hela målfördelningen och täcker inte bara vissa av dess lägen. Vi bevisar att Coulomb GANs endast har en Nash-jämvikt som är optimal i den meningen att modelldistributionen motsvarar målfördelningen. Vi visar effekten av Coulomb GANs på LSUN sovrum, celebA ansikten och CIFAR-10. För LSUN och celebA, Coulomb GANs sätta en ny state of the art och producera en tidigare osynlig variation av olika prover.
Ett annat sätt att undvika läge kollaps är Coulomb GAN, som modellerar GAN lärande problem som ett potentiellt fält med en unik, globalt optimal natash ekvlibrium REF.
Coulomb GANs: Provably Optimal Nash Equilibria via Potential Fields
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}