En av utmaningarna i studiet av generativa kontradiktoriska nätverk är den instabila utbildningen. I detta papper föreslår vi en ny vikt normaliseringsteknik som kallas spektral normalisering för att stabilisera utbildningen av discriminatorn. Vår nya normaliseringsteknik är beräkningsmässigt lätt och lätt att införliva i befintliga implementationer. Vi testade effektiviteten av spektral normalisering på CIFAR10, STL-10, och ILSVRC2012 dataset, och vi experimentellt bekräftade att spektralt normaliserade GANs (SN-Gans) är kapabel att generera bilder av bättre eller lika kvalitet i förhållande till tidigare träningsstabilisering tekniker. Koden med Chainer (Tokui et al., 2015), genererade bilder och förtränade modeller finns på https://github.com/pfnet-research/sngan_ projicering.
Nyligen arbete SN-GAN REF föreslog en vikt normaliseringsteknik, namngiven som spektral normalisering, för att bromsa konvergensen av diskriminator.
Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}