Generative Adversarial Networks (Gans) har visat imponerande prestanda för datasyntes, och används nu i ett brett spektrum av datorseende uppgifter. Trots denna framgång fick de rykte om sig att vara svåra att träna, vilket resulterar i en tidskrävande och mänskligt engagerad utvecklingsprocess för att använda dem. Vi överväger en alternativ utbildningsprocess, kallad SGAN, där flera kontradiktoriska "lokala" par av nätverk utbildas självständigt så att ett "globalt" övervakande par av nätverk kan tränas mot dem. Målet är att träna det globala paret med motsvarande ensemblemotståndare för bättre prestanda när det gäller modetäckning. Detta tillvägagångssätt syftar till att öka chanserna att lärandet inte kommer att upphöra för det globala paret, vilket förhindrar både att fångas i ett otillfredsställande lokalt minimum, eller att möta oscillationer som ofta observeras i praktiken. För att garantera det senare påverkar det globala paret aldrig de lokala. Reglerna för SGAN-utbildning är alltså följande: den globala generatorn och discriminatorn utbildas med hjälp av lokala discriminatorer respektive generatorer, medan de lokala nätverken utbildas med sin fasta lokala motståndare. Experimentella resultat på både leksaker och verkliga problem visar att detta tillvägagångssätt överträffar standardutbildning i form av bättre förmildrande läge kollaps, stabilitet samtidigt konvergerande och att det överraskande, ökar konvergenshastigheten också.
REF anlitar flera lokala hjälpgeneratorer och diskriminatorer för att förbättra täckningen av läget.
SGAN: An Alternative Training of Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}