kādas ir tipiskās zudumu funkcijas, ko izmanto RNN-GAN ar Adam optimizētāju

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): šo zudumu funkciju izmanto gan ģeneratoram, gan diskriminatoram. Tas mēra atšķirību starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām etiķetēm.

2. Mean Squared Error (MSE): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

3. Vidējā absolūtā kļūda (MAE): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

4. Kullback-Leibler atšķirība (KLD): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

5. Variational Autoencoder (VAE): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

6. Ģeneratīvs pretrunīgs tīkls (GAN): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

7. Wasserstein GAN (WGAN): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

8. Uzlabots GAN (IGAN): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

9. Nosacītā GAN (CGAN): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

10. InfoGAN (IG): šo zudumu funkciju izmanto ģeneratoram, lai izmērītu atšķirību starp ģenerētajiem attēliem un reālajiem attēliem.

Šīs zudumu funkcijas tiek izmantotas kopā ar Adam optimizētāju, lai apmācītu RNN-GAN modeli.

Citāts:
[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

kā darbojas bināri šķērsentropijas zudumi RNN-GAN

RNN-GAN izmanto bināro krustentropijas zudumu, lai izmērītu atšķirību starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām iezīmēm. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā tas darbojas:

Binārs krustentropijas zudums

Binārais šķērsentropijas zudums ir zudumu funkcijas veids, ko izmanto binārās klasifikācijas problēmās. Tas mēra atšķirību starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām etiķetēm. Zaudējumu funkciju aprēķina šādi:

- Paredzamā varbūtība: paredzamā varbūtība ir neironu tīkla izvade, kas parasti ir sigmoīda funkcija, kas izvada varbūtības vērtību no 0 līdz 1.

- True Label: patiesā iezīme ir faktiskā klases iezīme, kas ir 0 vai 1.

- Cross-entropy Loss: šķērseniskās entropijas zudums tiek aprēķināts kā patiesās etiķetes negatīvā log varbūtība, ņemot vērā paredzēto varbūtību. Šķērsentropijas zuduma formula ir šāda:

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

kur $$N$$ ir paraugu skaits, $$y_i$$ ir patiesā iezīme $$i^{th}$$ paraugam un $$p_i$$ ir $$i^ paredzētā varbūtība {th}$$ paraugs.

Kā darbojas binārais šķērsentropijas zudums RNN-GAN

RNN-GAN bināros šķērsentropijas zudumus izmanto, lai apmācītu ģeneratoru un diskriminatoru. Ģenerators mēģina ģenerēt attēlus, kas nav atšķirami no reāliem attēliem, un diskriminators mēģina pareizi klasificēt ģenerētos attēlus kā īstus vai viltus.

- Ģeneratora zudums: ģeneratora zudums tiek aprēķināts kā šķērsentropijas zudums starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām iezīmēm. Ģenerators cenšas samazināt šos zaudējumus, ģenerējot attēlus, kas, visticamāk, tiks klasificēti kā īsti.

- Diskriminatora zudums: diskriminatora zudums tiek aprēķināts arī kā šķērsentropijas zudums starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām iezīmēm. Diskriminētājs cenšas maksimāli palielināt šos zaudējumus, pareizi klasificējot ģenerētos attēlus kā viltotus.

Binārā krustentropijas zuduma priekšrocības RNN-GAN

Binārajam šķērsentropijas zudumam ir vairākas priekšrocības RNN-GAN:

- Spēkā binārajai klasifikācijai: Binārā krustentropijas zudums ir īpaši izstrādāts binārās klasifikācijas problēmām, kas ir galvenais RNN-GAN uzdevums.

- Viegli īstenojams: bināro šķērsentropijas zudumu ir viegli ieviest un aprēķināt, padarot to par populāru izvēli RNN-GAN.

- Iedarbīgs apmācībai: binārais šķērsentropijas zudums ir efektīvs RNN-GAN apmācībai, jo tas mudina ģeneratoru ģenerēt attēlus, kas nav atšķirami no reāliem attēliem, un diskriminatoru pareizi klasificēt ģenerētos attēlus.

Secinājums

Noslēgumā jāsaka, ka binārais krustentropijas zudums ir būtiska RNN-GAN sastāvdaļa, jo tā mēra atšķirību starp prognozētajām varbūtībām un patiesajām etiķetēm. Zaudējumu funkcija tiek aprēķināta kā patiesās etiķetes negatīvā log varbūtība, ņemot vērā paredzēto varbūtību, un to izmanto, lai apmācītu ģeneratoru un diskriminatoru. Binārajam krustentropijas zudumam ir vairākas priekšrocības RNN-GAN, tostarp tā efektivitāte binārajai klasifikācijai, ieviešanas vienkāršība un apmācības efektivitāte.