Vi föreslår i detta dokument en ny strategi för att ta itu med problemet med modekollaps i generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN). Vår idé är intuitiv men har visat sig vara mycket effektiv, särskilt när det gäller att ta itu med några av GAN:s viktigaste begränsningar. I huvudsak kombinerar den Kullback-Leibler (KL) och vänder KL-skillnader till en enhetlig objektiv funktion, och utnyttjar därmed de kompletterande statistiska egenskaperna från dessa skillnader för att effektivt diversifiera den uppskattade densiteten i att fånga flera steg. Vi kallar vår metod dual discriminator generarative kontrarisial nät (D2GAN) som, till skillnad från GAN, har två discriminatorer; och tillsammans med en generator, det har också analogi med ett minimax spel, där en discriminator belönar höga poäng för prover från datadistribution medan en annan discriminator, omvänt, gynnar data från generatorn, och generatorn producerar data för att lura båda två discriminatorer. Vi utvecklar teoretisk analys för att visa att, med tanke på de maximala diskriminatorerna, optimerar generatorn av D2GAN minskar till minimering både KL och omvända KL avvikelser mellan datadistribution och distribution som induceras från de data som genereras av generatorn, vilket effektivt undviker läget kollapsande problem. Vi utför omfattande experiment på syntetiska och verkliga storskaliga dataset (MNIST, CIFAR-10, STL-10, ImageNet), där vi har gjort vårt bästa för att jämföra vår D2GAN med de senaste toppmoderna GAN-varianterna i omfattande kvalitativa och kvantitativa utvärderingar. De experimentella resultaten visar den konkurrenskraftiga och överlägsna prestandan hos vår strategi för att generera god kvalitet och olika prover över baslinjer, och förmågan hos vår metod att skala upp till ImageNet databas.
I REF används dubbla diskriminatorer för att kombinera Kullback-Leibler-differensen (KL) och vända KL-skillnaderna till en enhetlig objektiv funktion.
Dual Discriminator Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}