وظائف الخسارة النموذجية المستخدمة في شبكات RNN-GAN مع مُحسِّن Adam هي:
1. خسارة الإنتروبيا الثنائية (BCELoss): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه لكل من المولد والمميز. إنه يقيس الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية.
2. متوسط الخطأ التربيعي (MSE): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
3. متوسط الخطأ المطلق (MAE): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
4. تباعد Kullback-Leibler (KLD) : يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
5. وحدة التشفير التلقائي المتغيرة (VAE): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
6. شبكة الخصومة التوليدية (GAN): تُستخدم وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
7. Wasserstein GAN (WGAN): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
8. تحسين GAN (IGAN): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
9. GAN الشرطية (CGAN): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
10. InfoGAN (IG): يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه للمولد لقياس الفرق بين الصور التي تم إنشاؤها والصور الحقيقية.
يتم استخدام وظائف الخسارة هذه مع مُحسِّن Adam لتدريب نموذج RNN-GAN.
الاستشهادات:
[1] https://www.researchgate.net/figure/Performance-of-the-RNN-with-ADAM-and-SGD-optimizers_tbl2_355371680
[2] https://www.geeksforgeeks.org/geneative-adversarial-network-gan/
[3] http://arxiv.org/pdf/1906.01529.pdf
[4] https://www.researchgate.net/figure/Loss-curve-of-GAN-with-Adam-SGD-optimizer_fig2_372823238
[5] https://stackoverflow.com/questions/47793584/three-loss-functions-in-a-tensorflow-gan
كيف تعمل خسارة الإنتروبيا الثنائية في شبكات RNN-GANs
تُستخدم خسارة الإنتروبيا الثنائية في شبكات RNN-GAN لقياس الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية. وفيما يلي شرح تفصيلي لكيفية العمل:
خسارة الانتروبيا الثنائية
خسارة الإنتروبيا الثنائية هي نوع من دالة الخسارة المستخدمة في مشاكل التصنيف الثنائي. إنه يقيس الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية. يتم حساب دالة الخسارة على النحو التالي:
- الاحتمالية المتوقعة: الاحتمالية المتوقعة هي مخرجات الشبكة العصبية، وهي عادةً دالة سينية تنتج قيمة احتمالية تتراوح بين 0 و1.
- True Label: التسمية الحقيقية هي تسمية الفئة الفعلية، وهي إما 0 أو 1.
- خسارة الإنتروبيا المتقاطعة: يتم حساب خسارة الإنتروبيا المتقاطعة باعتبارها احتمال السجل السلبي للتسمية الحقيقية بالنظر إلى الاحتمالية المتوقعة. صيغة الخسارة عبر الإنتروبيا هي:
$$ \text{Loss} = - \sum_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i) $$
حيث $$N$$ هو عدد العينات، $$y_i$$ هي التسمية الحقيقية للعينة $$i^{th}$$، و$$p_i$$ هي الاحتمال المتوقع لـ $$i^ العينة {العاشرة}$$.
كيف يعمل فقدان الإنتروبيا الثنائي في شبكات RNN-GAN
في شبكات RNN-GANs، يتم استخدام خسارة الإنتروبيا الثنائية لتدريب المولد والمميز. يحاول المولد توليد صور لا يمكن تمييزها عن الصور الحقيقية، ويحاول التمييز تصنيف الصور المولدة بشكل صحيح على أنها حقيقية أو مزيفة.
- خسارة المولد: يتم حساب خسارة المولد على أنها خسارة الإنتروبيا المتقاطعة بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية. يحاول المولد تقليل هذه الخسارة عن طريق إنشاء صور من المرجح أن يتم تصنيفها على أنها حقيقية.
- خسارة التمييز: يتم حساب خسارة التمييز أيضًا على أنها خسارة الإنتروبيا المتقاطعة بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية. يحاول المُميِّز تعظيم هذه الخسارة عن طريق تصنيف الصور التي تم إنشاؤها على أنها مزيفة بشكل صحيح.
مزايا فقدان الإنتروبيا الثنائية في شبكات RNN-GAN
تتمتع خسارة الإنتروبيا الثنائية بالعديد من المزايا في شبكات RNN-GAN:
- فعال للتصنيف الثنائي: تم تصميم فقدان الإنتروبيا الثنائي خصيصًا لمشكلات التصنيف الثنائي، وهي المهمة الأساسية لشبكات RNN-GANs.
- سهلة التنفيذ: من السهل تنفيذ وحساب خسارة الإنتروبيا الثنائية، مما يجعلها خيارًا شائعًا لشبكات RNN-GAN.
- فعال للتدريب: يعتبر فقدان الإنتروبيا الثنائي فعالاً لتدريب شبكات RNN-GAN، لأنه يشجع المولد على إنشاء صور لا يمكن تمييزها عن الصور الحقيقية وأداة التمييز لتصنيف الصور التي تم إنشاؤها بشكل صحيح.
خاتمة
في الختام، يعد فقدان الإنتروبيا الثنائي عنصرًا حاسمًا في شبكات RNN-GAN، لأنه يقيس الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والتسميات الحقيقية. يتم حساب دالة الخسارة على أنها احتمال السجل السلبي للتسمية الحقيقية بالنظر إلى الاحتمال المتوقع، ويتم استخدامها لتدريب المولد والمميز. تتمتع خسارة الإنتروبيا الثنائية بالعديد من المزايا في شبكات RNN-GAN، بما في ذلك فعاليتها في التصنيف الثنائي، وسهولة التنفيذ، وفعالية التدريب.
الاستشهادات:[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-choose-loss-functions-when-training-deep-learning-neural-networks/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/242907/why-use-binary-cross-entropy-for-generator-in-adversarial-networks
[3] https://machinelearningmastery.com/loss-and-loss-functions-for-training-deep-learning-neural-networks/
[4] https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/loss_functions.html
[5] https://encord.com/blog/an-introduction-to-cross-entropy-loss-functions/