Syftet med denna uppsats är inte att införa en enda algoritm eller metod, utan att göra teoretiska steg mot full förståelse av utbildningsdynamiken i generativa kontradiktoriska nätverk. För att underbygga vår teoretiska analys utför vi riktade experiment för att verifiera våra antaganden, illustrera våra påståenden och kvantifiera fenomenen. Detta dokument är indelat i tre avsnitt. I det första avsnittet presenteras det aktuella problemet. Den andra delen är inriktad på att studera och visa rigoröst de problem inklusive instabilitet och mättnad som arize när utbildning generativa kontradiktoriska nätverk. I det tredje avsnittet undersöks en praktisk och teoretiskt grundad riktning mot att lösa dessa problem, samtidigt som man inför nya verktyg för att studera dem.
REF undersöker orsakerna till instabilitet i GAN-utbildningen och inför nya verktyg för att upptäcka orsakerna till instabilitet och mättnad i utbildningen av GAN.
Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}