Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) är innovativa tekniker för att lära sig generativa modeller av komplexa datadistributioner från prover. Trots anmärkningsvärda förbättringar på senare tid när det gäller att skapa realistiska bilder, är en av deras största brister att de i praktiken tenderar att producera prover med liten mångfald, även när de är utbildade på olika dataset. Detta fenomen, känt som läge kollaps, har varit huvudfokus för flera senaste framsteg i GAN. Ändå finns det föga förståelse för varför läget kollapsar och varför nyligen föreslagna strategier kan mildra läget kollaps. Vi föreslår en principiell strategi för hanteringsläge kollaps, som vi kallar packning. Huvudidén är att ändra discriminatorn för att fatta beslut baserade på flera prover från samma klass, antingen verkliga eller artificiellt genererade. Vi lånar analysverktyg från binära hypotes testning-i synnerhet det seminala resultatet av Blackwell [6]-för att bevisa en grundläggande koppling mellan packning och läge kollaps. Vi visar att förpackning naturligt straffar generatorer med läge kollaps, vilket gynnar generator distributioner med mindre läge kollaps under träningsprocessen. Numeriska experiment på referensdatauppsättningar tyder på att förpackning ger betydande förbättringar i praktiken också.
REF föreslår att man ändrar discriminatorn för att skilja på om flera prover är verkliga eller genererade.
PacGAN: The power of two samples in generative adversarial networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}