які типові функції втрат використовуються в RNN-GAN з оптимізатором Adam

1. Двійкова перехресна ентропійна втрата (BCELoss): ця функція втрат використовується як для генератора, так і для дискримінатора. Він вимірює різницю між прогнозованою ймовірністю та справжніми мітками.

2. Середня квадратична помилка (MSE): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

3. Середня абсолютна похибка (MAE): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими та реальними зображеннями.

4. Розбіжність Кульбака-Лейблера (KLD): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими та реальними зображеннями.

5. Варіаційний автокодер (VAE): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

6. Generative Adversarial Network (GAN): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

7. Wasserstein GAN (WGAN): ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

8. Покращена GAN (IGAN): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

9. Умовний GAN (CGAN): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

10. InfoGAN (IG): Ця функція втрат використовується генератором для вимірювання різниці між згенерованими зображеннями та реальними зображеннями.

Ці функції втрат використовуються в поєднанні з оптимізатором Адама для навчання моделі RNN-GAN.

цитати:
[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

як працюють двійкові перехресні втрати ентропії в RNN-GAN

Двійкові втрати крос-ентропії використовуються в RNN-GAN для вимірювання різниці між прогнозованими ймовірностями та справжніми мітками. Ось докладне пояснення того, як це працює:

Двійкова перехресна втрата ентропії

Двійкові втрати крос-ентропії — це тип функції втрат, який використовується в задачах двійкової класифікації. Він вимірює різницю між прогнозованою ймовірністю та справжніми мітками. Функція втрат обчислюється наступним чином:

- Прогнозована ймовірність: прогнозована ймовірність – це вихід нейронної мережі, яка зазвичай є сигмоподібною функцією, яка виводить значення ймовірності від 0 до 1.

- Справжня мітка: Справжня мітка – це фактична мітка класу, яка дорівнює 0 або 1.

- Втрата перехресної ентропії: втрата перехресної ентропії обчислюється як від’ємна логарифмічна ймовірність справжньої мітки з урахуванням передбаченої ймовірності. Формула втрати крос-ентропії:

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

де $$N$$ — кількість вибірок, $$y_i$$ — справжня мітка для вибірки $$i^{th}$$, а $$p_i$$ — прогнозована ймовірність для $$i^ {th}$$ зразок.

Як двійкові перехресні втрати ентропії працюють у RNN-GAN

У RNN-GAN двійкові втрати ентропії використовуються для навчання генератора та дискримінатора. Генератор намагається створити зображення, які неможливо відрізнити від реальних зображень, а дискримінатор намагається правильно класифікувати згенеровані зображення як справжні чи підроблені.

- Втрати генератора: втрати генератора розраховуються як втрата перехресної ентропії між прогнозованими ймовірностями та істинними мітками. Генератор намагається мінімізувати цю втрату, генеруючи зображення, які з більшою ймовірністю будуть класифіковані як справжні.

- Втрата дискримінатора: втрата дискримінатора також обчислюється як втрата крос-ентропії між прогнозованими ймовірностями та істинними мітками. Дискримінатор намагається максимізувати ці втрати, правильно класифікуючи згенеровані зображення як підроблені.

Переваги двійкових крос-ентропійних втрат у RNN-GAN

Двійкова крос-ентропійна втрата має декілька переваг у RNN-GAN:

- Ефективно для двійкової класифікації: двійкові перехресні втрати ентропії спеціально розроблені для проблем двійкової класифікації, що є основним завданням RNN-GAN.

- Просто реалізувати: двійкові перехресні втрати ентропії легко реалізувати та обчислити, що робить його популярним вибором для RNN-GAN.

- Ефективний для навчання: двійкові перехресні втрати ентропії є ефективними для навчання RNN-GAN, оскільки спонукають генератор генерувати зображення, які неможливо відрізнити від реальних зображень, а дискримінатор — правильно класифікувати згенеровані зображення.

Висновок

Підсумовуючи, втрата бінарної перехресної ентропії є ключовим компонентом RNN-GAN, оскільки вона вимірює різницю між прогнозованими ймовірностями та справжніми мітками. Функція втрат обчислюється як від’ємна логарифмічна ймовірність справжньої мітки з урахуванням передбаченої ймовірності та використовується для навчання генератора та дискримінатора. Двійкова перехресна втрата ентропії має кілька переваг у RNN-GAN, включаючи її ефективність для двійкової класифікації, легкість впровадження та ефективність для навчання.