Generativa kontrariska nätverk (Gans) lär sig en djup generativ modell som kan syntetisera nya, högdimensionella dataprover. Nya dataprover syntetiseras genom att passera latenta prover, tagna från en vald tidigare distribution, genom den generativa modellen. När det latenta utrymmet har tränats, uppvisar det intressanta egenskaper som kan vara användbara för nedströmsuppgifter som klassificering eller hämtning. Tyvärr, GANs erbjuder inte en "invers modell", en kartläggning från datautrymme tillbaka till latent utrymme, vilket gör det svårt att dra en latent representation för ett givet dataprov. I detta dokument introducerar vi en teknik, inversion, för att projicera dataprover, speciellt bilder, till det latenta utrymmet med hjälp av en förtränad GAN. Med hjälp av vår föreslagna inversionsteknik kan vi identifiera vilka attribut hos en datauppsättning som en utbildad GAN kan modellera och kvantifiera GAN-prestanda, baserat på en rekonstruktionsförlust. Vi visar hur vår föreslagna inversionsteknik kan användas för att kvantitativt jämföra prestandan hos olika GAN-modeller som är utbildade på tre bilddataset. Vi tillhandahåller koder för alla våra experiment på webbplatsen (https://github.com/ToniCreswell/InvertingGAN).
Dessutom författarna till Ref. REF införde en ny inversionsteknik för att identifiera attribut för en datauppsättning som en utbildad GAN kan modellera och kvantitativt jämföra prestandan hos olika generativa nätverk.
Inverting the Generator of a Generative Adversarial Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}