kakšne so tipične funkcije izgube, ki se uporabljajo v RNN-GAN z optimizatorjem Adam

1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): Ta izgubna funkcija se uporablja za generator in diskriminator. Meri razliko med predvidenimi verjetnostmi in resničnimi oznakami.

2. Povprečna kvadratna napaka (MSE): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

3. Povprečna absolutna napaka (MAE): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

4. Kullback-Leiblerjeva divergenca (KLD): Ta izgubna funkcija se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

5. Variational Autoencoder (VAE): Ta izgubna funkcija se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

7. Wasserstein GAN (WGAN): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

8. Izboljšan GAN (IGAN): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

9. Pogojni GAN (CGAN): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

10. InfoGAN (IG): Ta funkcija izgube se uporablja za generator za merjenje razlike med ustvarjenimi slikami in dejanskimi slikami.

Te funkcije izgube se uporabljajo v kombinaciji z optimizatorjem Adam za usposabljanje modela RNN-GAN.

Citati:
[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

kako deluje binarna navzkrižna entropijska izguba v RNN-GAN

Binarna navzkrižna entropijska izguba se uporablja v RNN-GAN za merjenje razlike med predvidenimi verjetnostmi in resničnimi oznakami. Tukaj je podrobna razlaga, kako deluje:

Binarna navzkrižna entropijska izguba

Binarna navzkrižna entropijska izguba je vrsta funkcije izgube, ki se uporablja pri problemih binarne klasifikacije. Meri razliko med predvidenimi verjetnostmi in resničnimi oznakami. Funkcija izgube se izračuna na naslednji način:

- Predvidena verjetnost: Predvidena verjetnost je rezultat nevronske mreže, ki je običajno sigmoidna funkcija, ki odda vrednost verjetnosti med 0 in 1.

- Prava oznaka: Prava oznaka je dejanska oznaka razreda, ki je 0 ali 1.

- Navzkrižna entropijska izguba: Navzkrižna entropijska izguba se izračuna kot negativna log verjetnosti prave oznake glede na predvideno verjetnost. Formula za navzkrižno entropijsko izgubo je:

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

kjer je $$N$$ število vzorcev, $$y_i$$ je prava oznaka za vzorec $$i^{th}$$ in $$p_i$$ je predvidena verjetnost za $$i^ {th}$$ vzorec.

Kako deluje binarna navzkrižna entropijska izguba v RNN-GAN

V RNN-GAN se binarna navzkrižna entropijska izguba uporablja za usposabljanje generatorja in diskriminatorja. Generator poskuša ustvariti slike, ki jih ni mogoče razlikovati od resničnih slik, diskriminator pa poskuša pravilno razvrstiti ustvarjene slike kot prave ali lažne.

- Izguba generatorja: Izguba generatorja se izračuna kot navzkrižna entropijska izguba med predvidenimi verjetnostmi in pravimi oznakami. Generator poskuša zmanjšati to izgubo z ustvarjanjem slik, za katere je večja verjetnost, da bodo razvrščene kot resnične.

- Izguba diskriminatorja: Izguba diskriminatorja se prav tako izračuna kot navzkrižna entropijska izguba med predvidenimi verjetnostmi in pravimi oznakami. Diskriminator poskuša povečati to izgubo tako, da pravilno razvrsti ustvarjene slike kot lažne.

Prednosti binarne navzkrižne entropijske izgube v RNN-GAN

Binarna navzkrižna entropijska izguba ima v RNN-GAN več prednosti:

- Učinkovito za binarno klasifikacijo: binarna navzkrižna entropijska izguba je zasnovana posebej za težave z binarno klasifikacijo, kar je primarna naloga RNN-GAN.

- Enostaven za implementacijo: Binarno navzkrižno entropijsko izgubo je enostavno implementirati in izračunati, zaradi česar je priljubljena izbira za RNN-GAN.

- Učinkovito za usposabljanje: binarna navzkrižna entropijska izguba je učinkovita za usposabljanje RNN-GAN, saj spodbuja generator, da ustvari slike, ki jih ni mogoče razlikovati od resničnih slik, in diskriminator, da pravilno razvrsti ustvarjene slike.

Zaključek

Skratka, binarna navzkrižna entropijska izguba je ključna komponenta RNN-GAN, saj meri razliko med predvidenimi verjetnostmi in resničnimi oznakami. Funkcija izgube se izračuna kot negativna log verjetnost prave oznake glede na predvideno verjetnost in se uporablja za usposabljanje generatorja in diskriminatorja. Binarna navzkrižna entropijska izguba ima več prednosti v RNN-GAN, vključno z njeno učinkovitostjo za binarno klasifikacijo, enostavnostjo implementacije in učinkovitostjo za usposabljanje.