Vid generativ modellering har Wasserstein-avståndet (WD) framträtt som ett användbart mått för att mäta diskrepansen mellan genererad och verklig datadistribution. Tyvärr är det utmanande att approxima WD av högdimensionella fördelningar. I kontrast, den skivade Wasserstein avstånd (SWD) faktoriserar hög-dimensionella fördelningar i sina flera en-dimensionella marginella fördelningar och är därmed lättare att approximera. I detta dokument introducerar vi nya approximationer av den primära och dubbla SWD. Istället för att använda ett stort antal slumpmässiga projektioner, som det görs med konventionella SWD approximationsmetoder, föreslår vi att ungefärliga SWDs med ett litet antal parameteriserade ortogonala projektioner i ett end-to-end djupt lärande mode. Som konkreta tillämpningar av våra SWD approximationer designar vi två typer av olika SWD block för att utrusta moderna generativa ramverk-Auto-Encoders (AE) och Generative Adversarial Networks (GAN). I experimenten visar vi inte bara överlägsenheten av de föreslagna generativa modellerna på standardbildsyntes riktmärken, men också visa den state-of-the-art prestanda på utmanande högupplöst bild och videogenerering på ett oövervakat sätt 1.
SWD faktoriserar högdimensionell sannolikhet till flera marginalfördelningar REF.
Sliced Wasserstein Generative Models
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}