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- Come funziona la perdita di GAN??
- Le funzioni di perdita di GAN contano davvero??
- Cos'è il metodo GAN?
- Perché il GAN è instabile??
Come funziona la perdita di GAN??
Il GAN che utilizza la perdita di Wasserstein comporta il cambiamento della nozione di discriminatore in una critica che viene aggiornata più spesso (e.G. cinque volte più spesso) rispetto al modello a generatore. Il critico valuta le immagini con un valore reale invece di prevedere una probabilità.
Le funzioni di perdita di GAN contano davvero??
La nostra analisi mostra che le funzioni di perdita hanno successo solo se sono degenerate in funzioni quasi lineari. Mostriamo anche che le funzioni di perdita si comportano male se non sono degenerate e che un'ampia gamma di funzioni può essere utilizzata come funzione di perdita purché siano sufficientemente degenerate dalla regolarizzazione.
Cos'è il metodo GAN?
Una rete avversaria generativa (GAN) è un modello di apprendimento automatico (ML) in cui due reti neurali competono tra loro per diventare più accurate nelle loro previsioni. I GAN in genere funzionano senza supervisione e utilizzano un framework di gioco cooperativo a somma zero per apprendere.
Perché il GAN è instabile??
Il fatto che i GAN siano composti da due reti, e ognuna di esse ha la sua funzione di perdita, si traduce nel fatto che i GAN sono intrinsecamente instabili - addentrandosi un po' più a fondo nel problema, la perdita del Generatore (G) può portare all'instabilità del GAN , che può essere la causa del problema della scomparsa del gradiente quando il ...
