I den här artikeln analyserar vi numeriken i vanliga algoritmer för att träna Generativa Adversarial Networks (GANS). Med hjälp av formalismen i smidiga tvåspelarspel analyserar vi det tillhörande gradientvektorfältet för GAN-träningsmål. Våra resultat tyder på att konvergensen av nuvarande algoritmer lider på grund av två faktorer: i) närvaron av eigenvärden av Jacobianen av gradientvektorfältet med noll real-part, och ii) eigenvärden med stor inbillad del. Med hjälp av dessa resultat utformar vi en ny algoritm som övervinner några av dessa begränsningar och har bättre konvergensegenskaper. Experimentellt visar vi dess överlägsenhet när det gäller att utbilda gemensamma GAN-arkitekturer och visa konvergens när det gäller GAN-arkitekturer som är kända för att vara svåra att träna.
GAN är dock notoriskt svåra att träna och konvergens garanteras inte REF.
The Numerics of GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}