Vi föreslår att man förbättrar ovillkorliga Generativa Adversarial Networks (GAN) genom att utbilda det självövervakade lärandet med den kontradiktoriska processen. I synnerhet tillämpar vi självövervakad inlärning via den geometriska omvandlingen på indatabilder och tilldelar pseudo-märkningarna till dessa transformerade bilder. (i) Förutom GAN-uppgiften, som skiljer data (verklig) jämfört med genererade (falska) prover, utbildar vi discriminatorn för att förutsäga de korrekta pseudomärkningarna av verkliga transformerade prover (klassificering uppgift). Viktigt är att vi samtidigt utbildar discriminatorn att klassificera den falska klassen från pseudo-klasserna av verkliga prover för klassificeringsuppgiften kommer att förbättra discriminatorn och därefter leda bättre guider till tåggenerator. ii) Generatorn tränas genom att försöka förvirra discriminatorn för inte bara GAN-uppgiften utan också klassificeringsuppgiften. För klassificeringsuppgiften försöker generatorn förväxla discriminatorn med att erkänna omvandlingen av dess utdata som en av de verkliga transformerade klasserna. Speciellt utnyttjar vi att när generatorn skapar prover som resulterar i en liknande förlust (via kors-entropi) som de verkliga, är utbildningen mer stabil och generatorn distribution tenderar att matcha bättre datadistribution. När vi integrerar våra tekniker i en toppmodern Auto-Encoder (AE) baserad-GAN-modell hjälper de till att avsevärt öka modellens prestanda och även etablera nya toppmoderna Fréchet Inception Distance (FID) poäng i litteraturen av villkorslöst GAN för CIFAR-10 och STL-10 dataset.
Tran m.fl. REF tillämpade självövervakad inlärning via den geometriska omvandlingen på ingångsbilder och tilldelade pseudo-märken till dessa omvandlade bilder för att förbättra en villkorslös GAN.
An Improved Self-supervised GAN via Adversarial Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}