Vi introducerar en metod för att stabilisera Generativa Adversarial Networks (Gans) genom att definiera generatorns mål med avseende på en ovalsad optimering av discriminatorn. Detta gör att träningen kan justeras mellan att använda den optimala diskriminatorn i generatorns mål, vilket är idealiskt men ogenomförbart i praktiken, och att använda det aktuella värdet av diskriminatorn, som ofta är instabil och leder till dåliga lösningar. Vi visar hur denna teknik löser det vanliga problemet med läge kollaps, stabiliserar utbildningen av GANs med komplexa återkommande generatorer, och ökar mångfalden och täckningen av datadistributionen av generatorn. * Arbete som medlem i Google Brain Residency-programmet (t.ex.co/brainresidency) † Arbete slutfört som en del av en Google Brain-praktik
Ännu ett verk av Metz et al. I REF föreslogs ett surrogatmål för uppdateringen av generatorn med avseende på den orullade optimeringen av discriminatorn (UnrolledGAN) för att ta itu med frågan om konvergens i utbildningsprocessen för GAN.
Unrolled Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}