Ensembler är ett populärt sätt att förbättra resultaten av diskriminerande CNN. Kombinationen av flera nätverk utbildade med start från olika initieringar förbättrar resultaten avsevärt. I denna artikel undersöker vi användningen av ensembler av GANs. GAN:s speciella karaktär öppnar upp flera nya sätt att konstruera ensembler. Den första är baserad på det faktum att i minimax-spelet som spelas för att optimera GAN-målet generatornätverket fortsätter att förändras även efter nätverket kan anses optimal. Som sådana ensembler av GANs kan konstrueras baserat på samma nätverk initiering men bara ta modeller som har olika mängd iterationer. Dessa så kallade självensembler är mycket snabbare att träna än traditionella ensembler. Den andra metoden, som kallas kaskad-GAN, omdirigerar en del av de träningsdata som dåligt modelleras av den första GAN till en annan GAN. I experiment på CIFAR10-datasetet visar vi att ensembler av GAN:er får modellsannolikhetsfördelningar som bättre modellerar datadistributionen. Dessutom visar vi att dessa förbättrade resultat kan uppnås till lite extra beräkningskostnader.
Det konstaterades också att ensembler kan användas för att förbättra kvaliteten på den genererade distributionen REF.
Ensembles of Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}