نعم، فيما يلي بعض الأمثلة على وظائف الخسارة الأخرى المستخدمة في شبكات GAN:
1. خسارة Wasserstein: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في Wasserstein GAN (WGAN) وتعتمد على مسافة محرك الأرض بين التوزيعات الحقيقية والمولدة. ويتم حسابه على أنه متوسط الفرق بين الدرجات المخصصة للبيانات الحقيقية والمولدة.
2. خسارة المربعات الصغرى: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في المربعات الصغرى GAN (LSGAN) وتعتمد على متوسط مربع الخطأ بين التوزيعات الحقيقية والمولدة. يتم حسابه على أنه متوسط الفرق بين البيانات الحقيقية والمولدة.
3. الخسارة غير المشبعة: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في شبكة GAN غير المشبعة (NSGAN) وتعتمد على سجل مخرجات أداة التمييز للبيانات التي تم إنشاؤها. يتم حسابه كسجل لمخرجات أداة التمييز للبيانات التي تم إنشاؤها.
4. الخسارة المشروطة: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في GAN الشرطية (CGAN) وتعتمد على سجل مخرجات المُميِّز للبيانات التي تم إنشاؤها في ظل حالة معينة. يتم حسابه كسجل لمخرجات المُميِّز للبيانات التي تم إنشاؤها في ظل حالة معينة.
5. خسارة InfoGAN: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في InfoGAN وتعتمد على المعلومات المتبادلة بين البيانات التي تم إنشاؤها والحالة. يتم حسابها على أنها المعلومات المتبادلة بين البيانات التي تم إنشاؤها والحالة.
6. خسارة عقوبة التدرج في Wasserstein: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في Wasserstein GAN مع عقوبة التدرج (WGAN-GP) وتعتمد على مسافة محرك الأرض بين التوزيعات الحقيقية والمولدة مع مصطلح عقوبة متدرجة. يتم حسابه على أنه متوسط الفرق بين الدرجات المخصصة للبيانات الحقيقية والمولدة مع عقوبة متدرجة.
7. خسارة DRAGAN: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في شبكة الخصومة لإعادة البناء العميق (DRAGAN) وتعتمد على سجل مخرجات المُميِّز للبيانات التي تم إنشاؤها. يتم حسابه كسجل لمخرجات أداة التمييز للبيانات التي تم إنشاؤها.
8. خسارة البداية: يتم استخدام وظيفة الخسارة هذه في GAN (BEGAN) لتوازن الحدود وتعتمد على سجل مخرجات المُميِّز للبيانات التي تم إنشاؤها. يتم حسابه كسجل لمخرجات أداة التمييز للبيانات التي تم إنشاؤها.
هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من وظائف الخسارة التي تم استخدامها في شبكات GAN. كل وظيفة خسارة لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها، ويمكن أن يعتمد اختيار وظيفة الخسارة على التطبيق المحدد والخصائص المطلوبة للبيانات التي تم إنشاؤها.
الاستشهادات:
[1] https://machinelearningmastery.com/geneative-adversarial-network-loss-functions/
[2] https://neptune.ai/blog/gan-loss-functions
[3] https://developers.google.com/machine-learning/gan/loss
[4] https://www.linkedin.com/pulse/gan-geneative-adversarial-network-loss-functions-ashima-malik-5fnmc
[5] https://stackoverflow.com/questions/47793584/three-loss-functions-in-a-tensorflow-gan
كيف تعمل وظيفة فقدان فاسرشتاين على تحسين تدريب GAN
تعمل وظيفة فقدان Wasserstein على تحسين تدريب GAN بعدة طرق:
1. الاستقرار: تساعد دالة الخسارة Wasserstein على استقرار عملية التدريب عن طريق منع المُميِّز من أن يصبح قويًا جدًا، مما قد يؤدي إلى اختفاء التدرجات وانهيار الوضع.
2. منع انهيار الوضع: تساعد وظيفة فقدان Wasserstein على منع انهيار الوضع من خلال تشجيع المولد على إنتاج مجموعة متنوعة من المخرجات. وذلك لأن دالة خسارة فاسرشتاين تقيس المسافة بين التوزيعات المولدة والتوزيعات الحقيقية، مما يشجع المولد على إنتاج مجموعة متنوعة من المخرجات.
3. تدرجات محسنة: توفر وظيفة فقدان Wasserstein تدرجات محسنة للمولد، مما يساعد على تحسين عملية التدريب. وذلك لأن دالة خسارة فاسرشتاين مستمرة وقابلة للتمييز، مما يسمح بتحديثات متدرجة أكثر استقرارًا ودقة.
4. المتانة: تعد وظيفة فقدان Wasserstein أكثر قوة بالنسبة للاختيارات المعمارية وضبط المعلمات الفائقة، مما يسهل تدريب شبكات GAN.
5. تحسين جودة الصور التي تم إنشاؤها : تساعد وظيفة فقدان Wasserstein على تحسين جودة الصور التي تم إنشاؤها من خلال تشجيع المولد على إنتاج مخرجات أكثر واقعية وتنوعًا.
6. انهيار الوضع المخفض: تساعد وظيفة فقدان Wasserstein على تقليل انهيار الوضع من خلال تشجيع المولد على إنتاج مجموعة متنوعة من المخرجات.
7. تحسين كفاءة التدريب : تساعد وظيفة فقدان Wasserstein على تحسين كفاءة التدريب عن طريق تقليل عدد التكرارات المطلوبة لتحقيق نتائج جيدة.
8. تحسين استقرار التدريب: تساعد وظيفة فقدان Wasserstein على تحسين استقرار التدريب عن طريق منع المُميِّز من أن يصبح قويًا للغاية، مما قد يؤدي إلى اختفاء التدرجات وانهيار الوضع.
9. تحسين جودة الناقد: تساعد دالة خسارة واسرشتاين على تحسين جودة الناقد من خلال تشجيعه على تقديم درجات أكثر دقة وتنوعًا للصور المولدة والحقيقية.
10. تحسين جودة المولد: تساعد دالة الخسارة Wasserstein على تحسين جودة المولد من خلال تشجيعه على إنتاج مخرجات أكثر واقعية وتنوعًا.
بشكل عام، تعمل وظيفة فقدان Wasserstein على تحسين تدريب GAN من خلال توفير عملية تدريب أكثر استقرارًا وقوة، وتحسين جودة الصور التي تم إنشاؤها، وتقليل انهيار الوضع.
الاستشهادات:[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-geneative-adversarial-networks/
[2] https://towardsdatascience.com/wasserstein-distance-gan-began-and-progressively-growing-gan-7e099f38da96?gi=f8873069f4f9
[3] https://developers.google.com/machine-learning/gan/problems
[4] https://www.geeksforgeeks.org/wasserstein-geneative-adversarial-networks-wgans-convergence-and-optimization/
[5] https://github.com/Mohammad-Rahmdel/WassersteinGAN-Tensorflow