apa saja fungsi kerugian yang umum digunakan di RNN-GAN dengan pengoptimal Adam

1. Kerugian Entropi Silang Biner (BCELoss): Fungsi kerugian ini digunakan untuk generator dan diskriminator. Ini mengukur perbedaan antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya.

2. Mean Squared Error (MSE): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur selisih antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

3. Mean Absolute Error (MAE): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

4. Kullback-Leibler Divergence (KLD): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur selisih antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

5. Variational Autoencoder (VAE): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

8. Peningkatan GAN (IGAN): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

9. GAN Bersyarat (CGAN): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

10. InfoGAN (IG): Fungsi kerugian ini digunakan generator untuk mengukur perbedaan antara gambar yang dihasilkan dan gambar sebenarnya.

Fungsi kerugian ini digunakan bersama dengan pengoptimal Adam untuk melatih model RNN-GAN.

Kutipan:
[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

bagaimana cara kerja kerugian entropi silang biner di RNN-GAN

Kehilangan entropi silang biner digunakan di RNN-GAN untuk mengukur perbedaan antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya. Berikut ini penjelasan rinci tentang cara kerjanya:

Rugi Entropi Silang Biner

Kerugian entropi silang biner adalah jenis fungsi kerugian yang digunakan dalam masalah klasifikasi biner. Ini mengukur perbedaan antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya. Fungsi kerugian dihitung sebagai berikut:

- Probabilitas yang Diprediksi: Probabilitas yang diprediksi adalah keluaran jaringan neural, yang biasanya berupa fungsi sigmoid yang mengeluarkan nilai probabilitas antara 0 dan 1.

- Label Benar: Label sebenarnya adalah label kelas sebenarnya, yaitu 0 atau 1.

- Kerugian Cross-Entropy: Kerugian cross-entropy dihitung sebagai kemungkinan log negatif dari label sebenarnya berdasarkan probabilitas yang diprediksi. Rumus kerugian cross-entropy adalah:

$$ \teks{Kerugian} = - \jumlah_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i) $$

dimana $$N$$ adalah jumlah sampel, $$y_i$$ adalah label sebenarnya untuk sampel $$i^{th}$$, dan $$p_i$$ adalah prediksi probabilitas untuk $$i^ {th}$$ contoh.

Cara Kerja Biner Cross-Entropy Loss di RNN-GAN

Di RNN-GAN, kerugian entropi silang biner digunakan untuk melatih generator dan diskriminator. Generator mencoba menghasilkan gambar yang tidak dapat dibedakan dari gambar asli, dan diskriminator mencoba mengklasifikasikan gambar yang dihasilkan dengan benar sebagai nyata atau palsu.

- Kerugian Generator: Kerugian generator dihitung sebagai kerugian entropi silang antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya. Generator mencoba meminimalkan kerugian ini dengan menghasilkan gambar yang lebih mungkin diklasifikasikan sebagai nyata.

- Kerugian Diskriminator: Kerugian diskriminator juga dihitung sebagai kerugian entropi silang antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya. Diskriminator mencoba memaksimalkan kerugian ini dengan mengklasifikasikan gambar yang dihasilkan sebagai palsu.

Keuntungan Kerugian Biner Lintas Entropi di RNN-GAN

Hilangnya entropi silang biner memiliki beberapa keuntungan di RNN-GAN:

- Efektif untuk Klasifikasi Biner: Kehilangan entropi silang biner dirancang khusus untuk masalah klasifikasi biner, yang merupakan tugas utama RNN-GAN.

- Mudah Diimplementasikan: Kerugian entropi silang biner mudah diimplementasikan dan dihitung, menjadikannya pilihan populer untuk RNN-GAN.

- Efektif untuk Pelatihan: Hilangnya entropi silang biner efektif untuk melatih RNN-GAN, karena mendorong generator untuk menghasilkan gambar yang tidak dapat dibedakan dari gambar nyata dan diskriminator untuk mengklasifikasikan gambar yang dihasilkan dengan benar.

Kesimpulan

Kesimpulannya, kerugian entropi silang biner adalah komponen penting RNN-GAN, karena mengukur perbedaan antara probabilitas yang diprediksi dan label sebenarnya. Fungsi kerugian dihitung sebagai kemungkinan log negatif dari label sebenarnya berdasarkan probabilitas yang diprediksi, dan digunakan untuk melatih generator dan diskriminator. Hilangnya entropi silang biner memiliki beberapa keunggulan dalam RNN-GAN, termasuk efektivitasnya untuk klasifikasi biner, kemudahan penerapan, dan efektivitas pelatihan.