aké sú typické stratové funkcie používané v RNN-GAN s optimalizátorom Adam

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): Táto funkcia straty sa používa pre generátor aj diskriminátor. Meria rozdiel medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami.

2. Mean Squared Error (MSE): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

3. Stredná absolútna chyba (MAE): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

4. Kullback-Leibler Divergence (KLD): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

5. Variačný automatický kódovač (VAE): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

8. Vylepšený GAN (IGAN): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

9. Podmienený GAN (CGAN): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

10. InfoGAN (IG): Táto funkcia straty sa používa pre generátor na meranie rozdielu medzi vygenerovanými obrázkami a skutočnými obrázkami.

Tieto stratové funkcie sa používajú v kombinácii s optimalizátorom Adam na trénovanie modelu RNN-GAN.

Citácie:
[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

ako funguje strata binárnej krížovej entropie v RNN-GAN

Strata binárnej krížovej entropie sa používa v RNN-GAN na meranie rozdielu medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami. Tu je podrobné vysvetlenie, ako to funguje:

Strata binárnej krížovej entropie

Strata binárnej krížovej entropie je typ stratovej funkcie používanej v problémoch binárnej klasifikácie. Meria rozdiel medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami. Stratová funkcia sa vypočíta takto:

- Predpovedaná pravdepodobnosť: Predpovedaná pravdepodobnosť je výstupom neurónovej siete, čo je zvyčajne sigmoidná funkcia, ktorá vydáva hodnotu pravdepodobnosti medzi 0 a 1.

- Skutočný štítok: Skutočný štítok je skutočný štítok triedy, ktorý je buď 0 alebo 1.

- Strata krížovej entropie: Strata krížovej entropie sa vypočíta ako negatívna logaritmická pravdepodobnosť skutočného označenia pri predpokladanej pravdepodobnosti. Vzorec pre stratu krížovej entropie je:

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

kde $$N$$ je počet vzoriek, $$y_i$$ je skutočné označenie pre vzorku $$i^{th}$$ a $$p_i$$ je predpokladaná pravdepodobnosť pre $$i^ {th}$$ ukážka.

Ako funguje strata binárnej krížovej entropie v RNN-GAN

V RNN-GAN sa strata binárnej krížovej entropie používa na trénovanie generátora a diskriminátora. Generátor sa snaží generovať obrázky na nerozoznanie od skutočných obrázkov a diskriminátor sa snaží správne klasifikovať vygenerované obrázky ako skutočné alebo falošné.

- Strata generátora: Strata generátora sa vypočíta ako strata krížovej entropie medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami. Generátor sa snaží minimalizovať túto stratu vytváraním obrázkov, ktoré budú s väčšou pravdepodobnosťou klasifikované ako skutočné.

- Strata diskriminátora: Strata diskriminátora sa tiež vypočíta ako strata krížovej entropie medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami. Diskriminátor sa snaží maximalizovať túto stratu správnym klasifikovaním vygenerovaných obrázkov ako falošných.

Výhody straty binárnej krížovej entropie v RNN-GAN

Strata binárnej krížovej entropie má v RNN-GAN niekoľko výhod:

- Efektívne pre binárnu klasifikáciu: Strata binárnej krížovej entropie je špeciálne navrhnutá pre problémy binárnej klasifikácie, čo je primárna úloha RNN-GAN.

- Jednoduchá implementácia: Strata binárnej krížovej entropie sa ľahko implementuje a vypočíta, čo z nej robí obľúbenú voľbu pre RNN-GAN.

- Efektívne pre tréning: Strata binárnej krížovej entropie je efektívna pri trénovaní RNN-GAN, pretože podporuje generovanie obrázkov, ktoré sú na nerozoznanie od skutočných obrázkov, a diskriminátor, aby generované obrázky správne klasifikoval.

Záver

Na záver, strata binárnej krížovej entropie je kľúčovou zložkou RNN-GAN, pretože meria rozdiel medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými značkami. Stratová funkcia sa vypočíta ako negatívna logaritmická pravdepodobnosť skutočného označenia vzhľadom na predpokladanú pravdepodobnosť a používa sa na trénovanie generátora a diskriminátora. Strata binárnej krížovej entropie má v RNN-GAN niekoľko výhod, vrátane efektívnosti pre binárnu klasifikáciu, jednoduchosti implementácie a efektívnosti pre tréning.