mitkä ovat tyypilliset häviöfunktiot, joita käytetään RNN-GAN:issa Adamin optimoijalla

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): Tätä häviötoimintoa käytetään sekä generaattorissa että erottimessa. Se mittaa eroa ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten tarrojen välillä.

2. Mean Squared Error (MSE): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

3. Keskimääräinen absoluuttinen virhe (MAE): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

4. Kullback-Leibler Divergens (KLD): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

5. Variational Autoencoder (VAE): Tätä häviötoimintoa käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

8. Parannettu GAN (IGAN): Tätä häviötoimintoa käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

9. Ehdollinen GAN (CGAN): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

10. InfoGAN (IG): Tätä häviöfunktiota käytetään generaattorissa mittaamaan eron luotujen kuvien ja todellisten kuvien välillä.

Näitä häviöfunktioita käytetään yhdessä Adam-optimoijan kanssa RNN-GAN-mallin opettamiseen.

Lainaukset:
[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

miten binäärinen ristientropiahäviö toimii RNN-GAN:issa

Binaarista ristientropiahäviötä käytetään RNN-GAN:issa ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten merkkien välisen eron mittaamiseen. Tässä on yksityiskohtainen kuvaus siitä, miten se toimii:

Binäärinen ristientropiahäviö

Binäärinen ristientropiahäviö on eräänlainen häviöfunktio, jota käytetään binääriluokitteluongelmissa. Se mittaa eroa ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten tarrojen välillä. Häviöfunktio lasketaan seuraavasti:

- Ennustettu todennäköisyys: Ennustettu todennäköisyys on hermoverkon tulos, joka on tyypillisesti sigmoidifunktio, joka tulostaa todennäköisyysarvon välillä 0 ja 1.

- True Label: Todellinen tunniste on todellinen luokkatunniste, joka on joko 0 tai 1.

- Cross-Entropy Loss: Ristientropiahäviö lasketaan todellisen leiman negatiivisena logaritmistenä todennäköisyytenä ennustetulla todennäköisyydellä. Ristientropiahäviön kaava on:

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

missä $$N$$ on näytteiden määrä, $$y_i$$ on $$i^{th}$$-näytteen todellinen nimiö ja $$p_i$$ on $$i^:n ennustettu todennäköisyys {th}$$ näyte.

Kuinka binaarinen ristientropiahäviö toimii RNN-GAN:issa

RNN-GAN:issa binaarista ristientropiahäviötä käytetään generaattorin ja erottimen harjoittamiseen. Generaattori yrittää luoda kuvia, joita ei voi erottaa todellisista kuvista, ja erottelija yrittää luokitella luodut kuvat oikein oikeiksi tai vääriksi.

- Generaattorihäviö: Generaattorihäviö lasketaan ristientropiahäviönä ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten merkkien välillä. Generaattori yrittää minimoida tämän menetyksen luomalla kuvia, jotka todennäköisemmin luokitellaan todellisiksi.

- Diskriminaattorihäviö: Diskriminaattorihäviö lasketaan myös entropiahäviönä ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten merkkien välillä. Diskriminaattori yrittää maksimoida tämän menetyksen luokittelemalla luodut kuvat oikein väärennöksiksi.

Binaarisen ristientropiahäviön edut RNN-GAN:issa

Binäärisellä ristientropiahäviöllä on useita etuja RNN-GAN:issa:

- Koskee binääriluokituksessa: Binäärinen ristientropiahäviö on suunniteltu erityisesti binääriluokitteluongelmiin, mikä on RNN-GAN:ien ensisijainen tehtävä.

- Helppo toteuttaa: Binäärinen ristientropiahäviö on helppo toteuttaa ja laskea, joten se on suosittu valinta RNN-GAN-verkoissa.

- Tehokas harjoitteluun: Binäärinen ristientropiahäviö on tehokas RNN-GAN-harjoituksissa, koska se kannustaa generaattoria luomaan kuvia, joita ei voi erottaa todellisista kuvista, ja erottajaa luokittelemaan luodut kuvat oikein.

Johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että binäärinen ristientropiahäviö on tärkeä osa RNN-GAN:ia, koska se mittaa eroa ennustettujen todennäköisyyksien ja todellisten merkkien välillä. Häviöfunktio lasketaan todellisen leiman negatiivisena logaritmina todennäköisyydellä ennustetulla todennäköisyydellä, ja sitä käytetään generaattorin ja erottimen harjoittamiseen. Binäärisellä ristientropiahäviöllä on useita etuja RNN-GAN:issa, mukaan lukien sen tehokkuus binääriluokituksessa, toteutuksen helppous ja tehokkuus koulutuksessa.