Djupa generativa modeller ger kraftfulla verktyg för distributioner över komplicerade grenrör, såsom de av naturliga bilder. Men många av dessa metoder, inklusive generativa kontrariska nätverk (GAN), kan vara svåra att träna, delvis eftersom de är benägna att läge kollaps, vilket innebär att de karakteriserar bara några få lägen av den sanna fördelningen. För att ta itu med detta, introducerar vi VEEGAN, som har en reconstructor nätverk, vända effekten av generatorn genom att kartlägga från data till buller. Vårt träningsmål behåller den ursprungliga asymptotiska konsistensen garanti för GANs, och kan tolkas som en ny autoencoder förlust över buller. I skarp kontrast till en traditionell autoencoder över datapunkter, VEEGAN behöver inte ange en förlust funktion över data, utan snarare endast över representationer, som är standard normala genom antagande. På en omfattande uppsättning syntetiska och verkliga bilddata, VEEGAN verkligen motstår läge kollapsar i mycket större utsträckning än andra nyligen GAN varianter, och producerar mer realistiska prover.
Till exempel använder REF ett reconstructor-nätverk som reverserar generatorns verkan.
VEEGAN: Reducing Mode Collapse in GANs using Implicit Variational Learning
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}