Även om Generativa Adversarial Networks uppnår toppmoderna resultat på en mängd olika generativa uppgifter, betraktas de som mycket instabila och benägna att missa lägen. Vi hävdar att dessa dåliga beteenden av GANs beror på den mycket speciella funktionella formen av de utbildade discriminatorer i högdimensionella utrymmen, som lätt kan göra utbildning fast eller skjuta sannolikhetsmassan i fel riktning, mot högre koncentration än den av data som genererar distribution. Vi introducerar flera sätt att reglera målet, vilket dramatiskt kan stabilisera utbildningen av GAN-modeller. Vi visar också att våra regularizers kan bidra till en rättvis fördelning av sannolikhetsmassan över olika former av datagenererande distribution, under de tidiga faserna av utbildningen och därmed ge en enhetlig lösning på problemet med saknade lägen.
- Che et al. - Vad är det? REF föreslog en familj av regularizers för att ta itu med problemet med saknade lägen i GANs.
Mode Regularized Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}