Topmusicanswers
- Hvordan fungerer GAN -tap?
- Har GAN -tapfunksjoner virkelig betydning?
- Hva er GAN -metoden?
- Hvorfor er GAN ustabil?
Hvordan fungerer GAN -tap?
GAN som bruker Wasserstein -tap innebærer å endre forestillingen om diskriminatoren til en kritiker som oppdateres oftere (f.g. fem ganger oftere) enn generatormodellen. Kritikeren scorer bilder med en reell verdi i stedet for å forutsi en sannsynlighet.
Har GAN -tapfunksjoner virkelig betydning?
Vår analyse viser at tapfunksjoner bare er vellykkede hvis de er degenerert til nesten lineære. Vi viser også at tapsfunksjoner fungerer dårlig hvis de ikke er degenerert, og at et bredt spekter av funksjoner kan brukes som tapsfunksjon så lenge de er tilstrekkelig degenerert ved regularisering.
Hva er GAN -metoden?
Et generativt adversarial network (GAN) er en machine learning (ML) modell der to nevrale nettverk konkurrerer med hverandre om å bli mer nøyaktige i sine spådommer. GAN-er kjører vanligvis uten tilsyn og bruker et samarbeidende nullsumspillramme for å lære.
Hvorfor er GAN ustabil?
Det faktum at GAN er sammensatt av to nettverk, og hver av dem har sin tapsfunksjon, resulterer i at GAN er iboende ustabile- dykker litt dypere inn i problemet, Generator (G) tapet kan føre til GAN ustabilitet , som kan være årsaken til gradient forsvinner problemet når ...
