Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) har varit effektiva för att lära sig generativa modeller för verkliga data. Men tillsammans med de generativa uppgifterna blir mer och mer utmanande, befintliga GAN (Gan och dess varianter) tenderar att lida av olika träningsproblem såsom instabilitet och läge kollaps. I detta dokument föreslår vi ett nytt GAN-ramverk som kallas evolutionära GAN (E-GAN) för stabil GAN-utbildning och förbättrad generativ prestanda. Till skillnad från befintliga GAN, som använder en fördefinierad kontradiktorisk objektiv funktion omväxlande utbilda en generator och en discriminator, utvecklar vi en population av generatorer för att spela det kontradiktoriska spelet med discriminatorn. Olika kontradiktoriska utbildningsmål används som mutationsoperationer och varje individ (dvs. generator candidature) uppdateras baserat på dessa mutationer. Därefter utformar vi en utvärderingsmekanism för att mäta kvaliteten och mångfalden hos genererade prover, så att endast väl fungerande generator(er) bevaras och används för vidareutbildning. På så sätt övervinner E-GAN begränsningarna i ett individuellt kontradiktoriskt utbildningsmål och bevarar alltid den väl presterande avkomman, bidrar till framsteg i och framgång för GAN. Experiment på flera dataset visar att E-GAN uppnår övertygande generativ prestanda och minskar de träningsproblem som finns i befintliga GAN. Index Terms-Deep generativa modeller, evolutionsberäkning, generativa kontrariska nätverk (GAN).
E-GAN REF kombinerar GAN-utbildningen med en evolutionär algoritm, som utvecklar en uppsättning generatorer för att anpassa discriminatorn och bevarar den bästa generatorn för vidareutbildning.
Evolutionary Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}