jaké jsou typické ztrátové funkce používané v RNN-GAN s optimalizátorem Adam

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor i diskriminátor. Měří rozdíl mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými štítky.

2. Mean Squared Error (MSE): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

3. Mean Absolute Error (MAE): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

4. Kullback-Leibler Divergence (KLD): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

5. Variační automatický kodér (VAE): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

8. Vylepšený GAN (IGAN): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

9. Conditional GAN ​​(CGAN): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

10. InfoGAN (IG): Tato ztrátová funkce se používá pro generátor k měření rozdílu mezi generovanými obrázky a skutečnými obrázky.

Tyto ztrátové funkce se používají v kombinaci s optimalizátorem Adam k trénování modelu RNN-GAN.

Citace:
[1] https://www.researchgate.net/figure/Performance-of-the-RNN-with-ADAM-and-SGD-optimizers_tbl2_355371680
[2] https://www.geeksforgeeks.org/generative-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

jak funguje ztráta binární křížové entropie v RNN-GAN

Binární ztráta zkřížené entropie se používá v RNN-GAN k měření rozdílu mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými značkami. Zde je podrobné vysvětlení, jak to funguje:

Binární ztráta křížové entropie

Binární ztráta křížové entropie je typ ztrátové funkce používaný v problémech binární klasifikace. Měří rozdíl mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými štítky. Ztrátová funkce se vypočítá takto:

- Predicted Probability: Předpokládaná pravděpodobnost je výstupem neuronové sítě, což je typicky sigmoidní funkce, která vydává hodnotu pravděpodobnosti mezi 0 a 1.

- Skutečný štítek: Skutečný štítek je skutečný štítek třídy, který je buď 0, nebo 1.

- Ztráta zkřížené entropie: Ztráta zkříženou entropií se vypočítá jako negativní logaritmická pravděpodobnost skutečné značky při předpokládané pravděpodobnosti. Vzorec pro ztrátu křížové entropie je:

$$ \text{Ztráta} = - \sum_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i) $$

kde $$N$$ je počet vzorků, $$y_i$$ je skutečné označení pro vzorek $$i^{th}$$ a $$p_i$$ je předpokládaná pravděpodobnost pro $$i^ {th}$$ vzorek.

Jak funguje ztráta binární křížové entropie v RNN-GAN

V RNN-GAN se ztráta binární křížové entropie používá k trénování generátoru a diskriminátoru. Generátor se snaží generovat obrázky k nerozeznání od skutečných obrázků a diskriminátor se snaží vygenerované obrázky správně klasifikovat jako pravé nebo falešné.

- Ztráta generátoru: Ztráta generátoru se vypočítá jako ztráta křížové entropie mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými značkami. Generátor se snaží tuto ztrátu minimalizovat generováním obrázků, u kterých je pravděpodobnější, že budou klasifikovány jako skutečné.

- Ztráta diskriminátoru: Ztráta diskriminátoru se také vypočítá jako ztráta křížové entropie mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými značkami. Diskriminátor se snaží tuto ztrátu maximalizovat správnou klasifikací generovaných obrázků jako falešných.

Výhody ztráty binární křížové entropie v RNN-GAN

Binární ztráta křížové entropie má v RNN-GAN několik výhod:

- Efektivní pro binární klasifikaci: Ztráta binární křížové entropie je speciálně navržena pro problémy binární klasifikace, což je primární úkol RNN-GAN.

- Snadná implementace: Ztráta binární křížové entropie se snadno implementuje a vypočítá, takže je oblíbenou volbou pro RNN-GAN.

- Efektivní pro trénink: Binární ztráta křížové entropie je účinná pro trénink RNN-GAN, protože povzbuzuje generátor, aby generoval obrázky, které jsou nerozeznatelné od skutečných obrázků, a diskriminátor, aby generované obrázky správně klasifikoval.

Závěr

Závěrem lze říci, že ztráta binární křížové entropie je klíčovou složkou RNN-GAN, protože měří rozdíl mezi předpokládanými pravděpodobnostmi a skutečnými značkami. Ztrátová funkce se vypočítá jako záporná logaritmická pravděpodobnost skutečného označení dané předpokládané pravděpodobnosti a používá se k trénování generátoru a diskriminátoru. Binární ztráta křížové entropie má v RNN-GAN několik výhod, včetně její účinnosti pro binární klasifikaci, snadné implementace a účinnosti pro trénink.