Encoder-dekoder GANs arkitekturer (t.ex., BiGAN och ALI) försöker lägga till en "inferens" mekanism till GANs-inställningen, som består av ett litet kodare djupt nät som kartlägger data-points till deras koncisa kodningar. Intuitionen är att tvingas att träna en kodare vid sidan av den vanliga generatorn tvingar systemet att lära sig meningsfulla kartläggningar från koden till data-punkt och vice versa, vilket bör förbättra inlärningen av måldistributionen och amiliorate läge-kollaps. Det bör också ge meningsfulla koder som är användbara som egenskaper för uppgifter i efterföljande led. Det aktuella dokumentet visar noggrant att GAN-utbildningsmålen för koddekoder (a) inte ens när det gäller verkliga bilders spridning i verkligheten kan förhindra att läget kollapsar, d.v.s. Målet kan vara nästan optimalt även när den genererade distributionen har lågt och begränsat stöd (b) kan inte förhindra lärande meningslösa koder för data - väsentligen vitt buller. Om kodare GAN verkligen fungerar måste det alltså bero på skäl som ännu inte har förståtts, eftersom utbildningsmålet kan vara lågt även för meningslösa lösningar. Även om resultatet kan se som påminner i andemening till ICML'17 papper (Arora et al., 2017), är beviset ny.
En negativ slutsats är att utbildningsmål för kodare och kodare inte kan lära sig meningsfulla latenta koder och undvika att läget kollapsar REF.
Theoretical limitations of Encoder-Decoder GAN architectures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}