ฟังก์ชันการสูญเสียทั่วไปที่ใช้ใน RNN-GANs ที่มี Adam Optimizer คือ:
1. Binary Cross-Entropy Loss (BCELoss): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับทั้งตัวสร้างและตัวแยกแยะ โดยจะวัดความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง
2. Mean Squared Error (MSE): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
3. Mean Absolute Error (MAE): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
4. Kullback-Leibler Divergence (KLD): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
5. Variational Autoencoder (VAE): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
6. Generative Adversarial Network (GAN): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
7. Wasserstein GAN (WGAN): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
8. ปรับปรุง GAN (IGAN): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
9. GAN แบบมีเงื่อนไข (CGAN): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
10. InfoGAN (IG): ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้สำหรับตัวสร้างเพื่อวัดความแตกต่างระหว่างรูปภาพที่สร้างขึ้นและรูปภาพจริง
ฟังก์ชันการสูญเสียเหล่านี้ใช้ร่วมกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Adam เพื่อฝึกโมเดล RNN-GAN
การอ้างอิง:
[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
การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารีทำงานอย่างไรใน RNN-GAN
การสูญเสียเอนโทรปีข้ามแบบไบนารีใช้ใน RNN-GAN เพื่อวัดความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงาน:
การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารี
การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารีเป็นฟังก์ชันการสูญเสียประเภทหนึ่งที่ใช้ในปัญหาการจำแนกไบนารี โดยจะวัดความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง ฟังก์ชันการสูญเสียมีการคำนวณดังนี้:
- ความน่าจะเป็นที่คาดการณ์: ความน่าจะเป็นที่คาดการณ์คือเอาต์พุตของโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นฟังก์ชันซิกมอยด์ที่ส่งออกค่าความน่าจะเป็นระหว่าง 0 ถึง 1
- ป้ายกำกับที่แท้จริง: ป้ายกำกับที่แท้จริงคือป้ายกำกับคลาสจริง ซึ่งอาจเป็น 0 หรือ 1
- การสูญเสียข้ามเอนโทรปี: การสูญเสียข้ามเอนโทรปีคำนวณเป็นความน่าจะเป็นบันทึกเชิงลบของป้ายกำกับที่แท้จริง โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้ สูตรสำหรับการสูญเสียข้ามเอนโทรปีคือ:
$$ \text{ขาดทุน} = - \sum_{i=1}^N y_i \log(p_i) + (1-y_i) \log(1-p_i) $$
โดยที่ $$N$$ คือจำนวนตัวอย่าง $$y_i$$ คือป้ายกำกับที่แท้จริงสำหรับตัวอย่าง $$i^{th}$$ และ $$p_i$$ คือความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้สำหรับ $$i^ {th}$$ ตัวอย่าง
การสูญเสียเอนโทรปีแบบไบนารี่ทำงานอย่างไรใน RNN-GAN
ใน RNN-GANs การสูญเสียเอนโทรปีข้ามแบบไบนารีจะถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมเครื่องกำเนิดและผู้แยกแยะ เครื่องกำเนิดพยายามที่จะสร้างภาพที่แยกไม่ออกจากภาพจริง และผู้แยกแยะพยายามที่จะจำแนกภาพที่สร้างขึ้นอย่างถูกต้องว่าเป็นของจริงหรือของปลอม
- การสูญเสียของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า: การสูญเสียของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจะถูกคำนวณเป็นการสูญเสียข้ามเอนโทรปีระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง เครื่องกำเนิดพยายามที่จะลดการสูญเสียนี้ให้เหลือน้อยที่สุดโดยการสร้างภาพที่มีแนวโน้มที่จะจัดว่าเป็นของจริง
- การสูญเสียผู้เลือกปฏิบัติ: การสูญเสียของผู้เลือกปฏิบัติยังได้รับการคำนวณเป็นการสูญเสียข้ามเอนโทรปีระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง ผู้เลือกปฏิบัติพยายามเพิ่มการสูญเสียนี้ให้สูงสุดโดยการจัดประเภทรูปภาพที่สร้างขึ้นให้เป็นของปลอมอย่างถูกต้อง
ข้อดีของการสูญเสีย Binary Cross-Entropy ใน RNN-GAN
การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารีมีข้อดีหลายประการใน RNN-GAN:
- มีผลบังคับใช้สำหรับการจำแนกประเภทไบนารี่: การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารีได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับปัญหาการจำแนกไบนารี ซึ่งเป็นงานหลักของ RNN-GAN
- ง่ายต่อการนำไปใช้: การสูญเสียเอนโทรปีข้ามแบบไบนารีนั้นง่ายต่อการนำไปใช้และคำนวณ ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับ RNN-GAN
- มีผลสำหรับการฝึกอบรม: การสูญเสียเอนโทรปีข้ามแบบไบนารีมีประสิทธิผลสำหรับการฝึกอบรม RNN-GAN เนื่องจากจะกระตุ้นให้ตัวสร้างสร้างภาพที่แยกไม่ออกจากภาพจริงและผู้แยกแยะเพื่อจำแนกประเภทภาพที่สร้างขึ้นอย่างถูกต้อง
บทสรุป
โดยสรุป การสูญเสียข้ามเอนโทรปีแบบไบนารีเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของ RNN-GAN เนื่องจากเป็นการวัดความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง ฟังก์ชันการสูญเสียจะคำนวณเป็นความน่าจะเป็นของบันทึกเชิงลบของป้ายกำกับที่แท้จริง โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้ และใช้เพื่อฝึกเครื่องกำเนิดและผู้แยกแยะ การสูญเสียเอนโทรปีข้ามไบนารีมีข้อดีหลายประการใน RNN-GAN รวมถึงประสิทธิผลในการจำแนกไบนารี ความง่ายในการใช้งาน และประสิทธิผลสำหรับการฝึกอบรม
การอ้างอิง:[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/
-