vilka är de typiska förlustfunktionerna som används i RNN-GAN med Adam optimizer

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): Denna förlustfunktion används för både generatorn och diskriminatorn. Den mäter skillnaden mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna.

2. Mean Squared Error (MSE): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

3. Mean Absolute Error (MAE): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

4. Kullback-Leibler Divergence (KLD): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

5. Variational Autoencoder (VAE): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

8. Förbättrad GAN (IGAN): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

9. Conditional GAN ​​(CGAN): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

10. InfoGAN (IG): Denna förlustfunktion används för generatorn för att mäta skillnaden mellan de genererade bilderna och de verkliga bilderna.

Dessa förlustfunktioner används i kombination med Adam-optimeraren för att träna RNN-GAN-modellen.

Citat:
[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

hur fungerar binär korsentropiförlust i RNN-GAN

Binär korsentropiförlust används i RNN-GAN för att mäta skillnaden mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna. Här är en detaljerad förklaring av hur det fungerar:

Binär korsentropiförlust

Binär korsentropiförlust är en typ av förlustfunktion som används i binära klassificeringsproblem. Den mäter skillnaden mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna. Förlustfunktionen beräknas enligt följande:

- Förutspådd sannolikhet: Den förutspådda sannolikheten är utdata från det neurala nätverket, vilket vanligtvis är en sigmoidfunktion som matar ut ett sannolikhetsvärde mellan 0 och 1.

- True Label: Den sanna etiketten är den faktiska klassetiketten, som är antingen 0 eller 1.

- Krossentropiförlust: Korsentropiförlusten beräknas som den negativa logsannolikheten för den sanna etiketten givet den förutsagda sannolikheten. Formeln för korsentropiförlusten är:

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

där $$N$$ är antalet sampel, $$y_i$$ är den sanna etiketten för $$i^{th}$$-exemplet och $$p_i$$ är den förutsagda sannolikheten för $$i^ {th}$$ prov.

Hur binär kors-entropiförlust fungerar i RNN-GAN

I RNN-GAN används den binära korsentropiförlusten för att träna generatorn och diskriminatorn. Generatorn försöker generera bilder som inte går att skilja från verkliga bilder, och diskriminatorn försöker korrekt klassificera de genererade bilderna som verkliga eller falska.

- Generatorförlust: Generatorförlusten beräknas som korsentropiförlusten mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna. Generatorn försöker minimera denna förlust genom att generera bilder som är mer sannolikt att klassificeras som verkliga.

- Diskriminatorförlust: Diskriminatorförlusten beräknas också som korsentropiförlusten mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna. Diskriminatorn försöker maximera denna förlust genom att korrekt klassificera de genererade bilderna som falska.

Fördelar med binär korsentropiförlust i RNN-GAN

Den binära korsentropiförlusten har flera fördelar i RNN-GAN:

- Effektiv för binär klassificering: Binär korsentropiförlust är speciellt utformad för binära klassificeringsproblem, vilket är den primära uppgiften för RNN-GAN.

- Lätt att implementera: Den binära korsentropiförlusten är lätt att implementera och beräkna, vilket gör den till ett populärt val för RNN-GAN.

- Effektiv för träning: Den binära korsentropiförlusten är effektiv för att träna RNN-GAN, eftersom den uppmuntrar generatorn att generera bilder som inte går att skilja från riktiga bilder och diskriminatorn att korrekt klassificera de genererade bilderna.

Slutsats

Sammanfattningsvis är binär korsentropiförlust en avgörande komponent i RNN-GAN, eftersom den mäter skillnaden mellan de förutsagda sannolikheterna och de sanna etiketterna. Förlustfunktionen beräknas som den negativa log sannolikheten för den sanna etiketten givet den förutsagda sannolikheten, och den används för att träna generatorn och diskriminatorn. Den binära korsentropiförlusten har flera fördelar i RNN-GAN, inklusive dess effektivitet för binär klassificering, enkel implementering och effektivitet för träning.