Tüüpilised kadufunktsioonid, mida Adam optimeerijaga RNN-GAN-ides kasutatakse, on järgmised:
1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): seda kadufunktsiooni kasutatakse nii generaatori kui ka diskriminaatori jaoks. See mõõdab erinevust ennustatud tõenäosuste ja tegelike siltide vahel.
2. Keskmine ruutviga (MSE): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust genereeritud piltide ja tegelike kujutiste vahel.
3. Keskmine absoluutne viga (MAE): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks genereeritud kujutiste ja tegelike kujutiste vahelise erinevuse mõõtmiseks.
4. Kullback-Leibleri lahknevus (KLD): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks genereeritud kujutiste ja tegelike kujutiste vahelise erinevuse mõõtmiseks.
5. Variational Autoencoder (VAE): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks genereeritud kujutiste ja tegelike kujutiste vahelise erinevuse mõõtmiseks.
6. Generative Adversarial Network (GAN): seda kadumisfunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust loodud piltide ja tegelike piltide vahel.
7. Wasserstein GAN (WGAN): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust genereeritud piltide ja tegelike piltide vahel.
8. Täiustatud GAN (IGAN): seda kadumisfunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust genereeritud piltide ja tegelike piltide vahel.
9. Tingimuslik GAN (CGAN): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust loodud piltide ja tegelike piltide vahel.
10. InfoGAN (IG): seda kadufunktsiooni kasutatakse generaatori jaoks, et mõõta erinevust genereeritud piltide ja tegelike piltide vahel.
Neid kadufunktsioone kasutatakse RNN-GAN mudeli treenimiseks koos Adam optimeerijaga.
Tsitaadid:
[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
kuidas toimib binaarne ristentroopia kadu RNN-GAN-ides
RNN-GAN-ides kasutatakse binaarset ristentroopia kadu, et mõõta erinevust prognoositud tõenäosuste ja tegelike siltide vahel. Siin on selle toimimise üksikasjalik selgitus:
Binaarne ristentroopia kadu
Binaarne ristentroopia kadu on teatud tüüpi kadufunktsioon, mida kasutatakse binaarse klassifikatsiooni probleemide lahendamisel. See mõõdab erinevust ennustatud tõenäosuste ja tegelike siltide vahel. Kahjufunktsioon arvutatakse järgmiselt:
- Prognoositud tõenäosus: prognoositav tõenäosus on närvivõrgu väljund, mis on tavaliselt sigmoidne funktsioon, mis väljastab tõenäosuse väärtuse vahemikus 0 kuni 1.
- True Label: tõeline silt on tegelik klassi silt, mis on kas 0 või 1.
- Cross-Entropy Loss: ristentroopia kadu arvutatakse tõelise märgise negatiivse logaritmi tõenäosusena, arvestades prognoositud tõenäosust. Ristentroopia kadumise valem on järgmine:
$$ \text{Loss} = - \sum_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i) $$
kus $$N$$ on proovide arv, $$y_i$$ on proovi $$i^{th}$$ tegelik silt ja $$p_i$$ on $$i^ ennustatud tõenäosus {th}$$ näidis.
Kuidas toimib binaarne ristentroopia kadu RNN-GAN-ides
RNN-GAN-ides kasutatakse generaatori ja diskriminaatori koolitamiseks binaarset ristentroopia kadu. Generaator püüab genereerida pilte, mida ei saa eristada reaalsetest piltidest, ja diskrimineerija püüab genereeritud pilte õigesti liigitada tõelisteks või võltsiks.
- Generaatori kadu: generaatori kadu arvutatakse prognoositud tõenäosuste ja tõeliste siltide vahelise entroopia vahelise kaotusena. Generaator püüab seda kadu minimeerida, luues pilte, mis tõenäoliselt liigitatakse tõelisteks.
- Diskriminaatori kadu: Diskriminaatori kadu arvutatakse ka prognoositud tõenäosuste ja tõeliste siltide vahelise entroopia vahelise kaotusena. Diskrimineerija püüab seda kahju maksimeerida, klassifitseerides loodud pildid õigesti võltsiks.
Binaarse ristentroopia kadumise eelised RNN-GAN-ides
Binaarsel ristentroopia kadumisel on RNN-GAN-ides mitmeid eeliseid:
- Kehtib binaarseks klassifitseerimiseks: binaarne ristentroopia kadu on spetsiaalselt loodud binaarse klassifikatsiooni probleemide lahendamiseks, mis on RNN-GANide peamine ülesanne.
- Lihtne rakendada: binaarset ristentroopia kadu on lihtne rakendada ja arvutada, mistõttu on see RNN-GAN-ide jaoks populaarne valik.
- Treeningu jaoks tõhus: binaarne ristentroopia kadu on efektiivne RNN-GAN-ide treenimisel, kuna see julgustab generaatorit genereerima pilte, mida ei saa eristada tegelikest piltidest, ja diskriminaatorit genereeritud kujutisi õigesti klassifitseerima.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et binaarne ristentroopia kadu on RNN-GANide oluline komponent, kuna see mõõdab erinevust ennustatud tõenäosuste ja tõeliste siltide vahel. Kaofunktsioon arvutatakse tõelise märgise negatiivse logaritmi tõenäosusena, arvestades prognoositud tõenäosust, ning seda kasutatakse generaatori ja diskriminaatori koolitamiseks. Binaarsel ristentroopia kadumisel on RNN-GAN-ides mitmeid eeliseid, sealhulgas selle tõhusus binaarsel klassifitseerimisel, rakendamise lihtsus ja koolituse tõhusus.
Tsitaadid:[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-choose-loss-functions-when-training-deep-learning-neural-networks/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/242907/why-use-binary-cross-entropy-for-generator-in-adversarial-networks
[3] https://machinelearningmastery.com/loss-and-loss-functions-for-training-deep-learning-neural-networks/
[4] https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/loss_functions.html
[5] https://encord.com/blog/an-introduction-to-cross-entropy-loss-functions/