Topmusicanswers
- Hogyan működik a GAN veszteség??
- A GAN veszteségfüggvények valóban számítanak?
- Mi a GAN módszer?
- Miért instabil a GAN??
Hogyan működik a GAN veszteség??
A WAN Wasserstein -veszteséget használó GAN magában foglalja a diszkriminátor fogalmának gyakrabban frissülő kritikusmá változtatását (pl.g. ötször gyakrabban), mint a generátor modell. A kritikus valódi értékkel értékeli a képeket, ahelyett, hogy megjósolná a valószínűséget.
A GAN veszteségfüggvények valóban számítanak?
Elemzésünk azt mutatja, hogy a veszteségfüggvények csak akkor sikeresek, ha majdnem lineárisra degenerálódnak. Azt is megmutatjuk, hogy a veszteségfüggvények rosszul teljesítenek, ha nem degeneráltak, és hogy a funkciók széles köre használható veszteségfüggvényként mindaddig, amíg a szabályozás kellően degenerálja őket.
Mi a GAN módszer?
A generatív ellenséges hálózat (GAN) egy gépi tanulási (ML) modell, amelyben két neurális hálózat verseng egymással, hogy pontosabbak legyenek előrejelzéseikben. A GAN-ok általában felügyelet nélkül futnak, és kooperatív nullaösszegű játékkeretet használnak a tanuláshoz.
Miért instabil a GAN??
Az a tény, hogy a GAN-ok két hálózatból állnak, és mindegyiknek van veszteségfunkciója, azt eredményezi, hogy a GAN-ok eredendően instabilak- egy kicsit mélyebbre merülve a problémában, a Generátor (G) elvesztése a GAN instabilitásához vezethet , ami a gradiens eltűnési probléma oka lehet, amikor a ...
