jakie są typowe funkcje strat stosowane w sieciach RNN-GAN z optymalizatorem Adama

1. Binarna strata entropii krzyżowej (BCELoss): Ta funkcja straty jest używana zarówno dla generatora, jak i dyskryminatora. Mierzy różnicę między przewidywanymi prawdopodobieństwami a prawdziwymi etykietami.

2. Błąd średniokwadratowy (MSE): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

3. Średni błąd bezwzględny (MAE): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

4. Rozbieżność Kullbacka-Leiblera (KLD): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

5. Autoenkoder wariacyjny (VAE): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

6. Generatywna sieć przeciwstawna (GAN): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy obrazami wygenerowanymi i obrazami rzeczywistymi.

8. Ulepszony GAN (IGAN): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy wygenerowanymi obrazami a obrazami rzeczywistymi.

9. Warunkowy GAN (CGAN): Ta funkcja straty jest używana przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy obrazami wygenerowanymi i obrazami rzeczywistymi.

10. InfoGAN (IG): Ta funkcja straty wykorzystywana jest przez generator do pomiaru różnicy pomiędzy obrazami wygenerowanymi a obrazami rzeczywistymi.

Te funkcje strat są używane w połączeniu z optymalizatorem Adama do uczenia modelu RNN-GAN.

Cytaty:
[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 działa binarna strata entropii krzyżowej w sieciach RNN-GAN

Binarna strata entropii krzyżowej jest wykorzystywana w sieciach RNN-GAN do pomiaru różnicy między przewidywanymi prawdopodobieństwami a prawdziwymi etykietami. Oto szczegółowe wyjaśnienie, jak to działa:

Binarna strata entropii krzyżowej

Binarna strata entropijna to rodzaj funkcji straty stosowany w problemach klasyfikacji binarnej. Mierzy różnicę między przewidywanymi prawdopodobieństwami a prawdziwymi etykietami. Funkcję straty oblicza się w następujący sposób:

- Przewidywane prawdopodobieństwo: Przewidywane prawdopodobieństwo to wynik sieci neuronowej, która jest zazwyczaj funkcją sigmoidalną, która generuje wartość prawdopodobieństwa od 0 do 1.

- Prawdziwa etykieta: Prawdziwa etykieta to rzeczywista etykieta klasy, która wynosi 0 lub 1.

- Strata między entropiami: Strata między entropiami jest obliczana jako ujemny logarytm prawdopodobieństwa prawdziwej etykiety, biorąc pod uwagę przewidywane prawdopodobieństwo. Wzór na stratę entropii krzyżowej jest następujący:

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

gdzie $$N$$ to liczba próbek, $$y_i$$ to prawdziwa etykieta dla próbki $$i^{th}$$, a $$p_i$$ to przewidywane prawdopodobieństwo dla $$i^ {th}$$ próbka.

Jak działa binarna strata entropii krzyżowej w sieciach RNN-GAN

W sieciach RNN-GAN binarna strata entropii krzyżowej jest wykorzystywana do uczenia generatora i dyskryminatora. Generator stara się wygenerować obrazy nie do odróżnienia od obrazów rzeczywistych, a dyskryminator stara się poprawnie sklasyfikować wygenerowane obrazy jako prawdziwe lub fałszywe.

- Strata generatora: Strata generatora jest obliczana jako strata entropii krzyżowej pomiędzy przewidywanymi prawdopodobieństwami i prawdziwymi etykietami. Generator stara się zminimalizować tę stratę, generując obrazy, które z większym prawdopodobieństwem zostaną zaklasyfikowane jako rzeczywiste.

- Strata dyskryminatora: Strata dyskryminatora jest również obliczana jako strata entropii krzyżowej pomiędzy przewidywanymi prawdopodobieństwami a prawdziwymi etykietami. Dyskryminator stara się zmaksymalizować tę stratę, poprawnie klasyfikując wygenerowane obrazy jako fałszywe.

Zalety binarnej utraty entropii krzyżowej w sieciach RNN-GAN

Binarna strata entropii krzyżowej ma kilka zalet w sieciach RNN-GAN:

- Efektywne w przypadku klasyfikacji binarnej: Binarna utrata entropii krzyżowej jest specjalnie zaprojektowana do rozwiązywania problemów z klasyfikacją binarną, co jest głównym zadaniem RNN-GAN.

- Łatwy do wdrożenia: Binarna strata entropii krzyżowej jest łatwa do wdrożenia i obliczenia, co czyni ją popularnym wyborem w sieciach RNN-GAN.

- Efektywne przy szkoleniu: Binarna utrata entropii krzyżowej jest skuteczna przy szkoleniu RNN-GAN, ponieważ zachęca generator do generowania obrazów, które są nie do odróżnienia od obrazów rzeczywistych, a dyskryminator do prawidłowej klasyfikacji wygenerowanych obrazów.

Wniosek

Podsumowując, binarna strata entropii krzyżowej jest kluczowym elementem RNN-GAN, ponieważ mierzy różnicę między przewidywanymi prawdopodobieństwami a prawdziwymi etykietami. Funkcja straty jest obliczana jako logarytm ujemny prawdopodobieństwa prawdziwej etykiety przy danym przewidywanym prawdopodobieństwie i służy do uczenia generatora i dyskryminatora. Binarna strata entropii krzyżowej ma kilka zalet w sieciach RNN-GAN, w tym skuteczność w klasyfikacji binarnej, łatwość wdrożenia i skuteczność w szkoleniu.