můžete uvést příklady dalších ztrátových funkcí používaných v GAN

1. Wassersteinova ztráta: Tato ztrátová funkce se používá ve Wassersteinově GAN (WGAN) a je založena na vzdálenosti Earth Mover mezi skutečným a generovaným rozdělením. Vypočítává se jako průměrný rozdíl mezi skóre přiřazeným skutečným a generovaným datům.

2. Ztráta nejmenších čtverců: Tato ztrátová funkce se používá v GAN nejmenších čtverců (LSGAN) a je založena na střední druhé mocnině chyby mezi skutečným a generovaným rozdělením. Počítá se jako průměrný rozdíl mezi skutečnými a generovanými daty.

3. Non-Saturating Loss: Tato ztrátová funkce se používá v Non-Saturating GAN (NSGAN) a je založena na logu výstupu diskriminátoru pro generovaná data. Vypočítá se jako logaritmus výstupu diskriminátoru pro vygenerovaná data.

4. Podmíněná ztráta: Tato ztrátová funkce se používá v podmíněném GAN (CGAN) a je založena na protokolu výstupu diskriminátoru pro generovaná data za konkrétních podmínek. Vypočítá se jako logaritmus výstupu diskriminátoru pro vygenerovaná data za konkrétních podmínek.

Ad

5. InfoGAN Loss: Tato ztrátová funkce se používá v InfoGANu a je založena na vzájemné informaci mezi generovanými daty a stavem. Počítá se jako vzájemná informace mezi vygenerovanými daty a podmínkou.

6. Wasserstein Gradient Penalty Loss: Tato ztrátová funkce se používá ve Wasserstein GAN s gradientní penaltou (WGAN-GP) a je založena na vzdálenosti Earth Mover mezi skutečným a generovaným rozdělením s gradientem. Vypočítá se jako průměrný rozdíl mezi skóre přiřazenými skutečným a generovaným datům s gradientem penalizačního členu.

7. DRAGAN Loss: Tato ztrátová funkce se používá v Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) a je založena na logu výstupu diskriminátoru pro generovaná data. Vypočítá se jako logaritmus výstupu diskriminátoru pro vygenerovaná data.

8. BEGAN Loss: Tato ztrátová funkce se používá v Boundary Equilibrium GAN (BEGAN) a je založena na logu výstupu diskriminátoru pro generovaná data. Vypočítá se jako logaritmus výstupu diskriminátoru pro vygenerovaná data.

Toto je jen několik příkladů z mnoha ztrátových funkcí, které byly použity v GAN. Každá ztrátová funkce má své silné a slabé stránky a výběr ztrátové funkce může záviset na konkrétní aplikaci a požadovaných vlastnostech generovaných dat.

Citace:
[1] https://machinelearningmastery.com/generative-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-generative-adversarial-network-loss-functions-ashima-malik-5fnmc
[5] https://stackoverflow.com/questions/47793584/three-loss-functions-in-a-tensorflow-gan

jak Wassersteinova ztrátová funkce zlepšuje GAN trénink

Funkce Wasserstein loss zlepšuje GAN trénink několika způsoby:

1. Stabilita: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá stabilizovat tréninkový proces tím, že zabraňuje příliš silnému diskriminátoru, což může vést k mizejícím gradientům a kolapsu režimu.

2. Prevence kolapsu režimu: Funkce Wassersteinova ztráty pomáhá předcházet kolapsu režimu tím, že podporuje generátor, aby produkoval rozmanitou škálu výstupů. Důvodem je to, že Wassersteinova ztrátová funkce měří vzdálenost mezi generovaným a skutečným rozdělením, což povzbuzuje generátor k produkci různorodého rozsahu výstupů.

3. Vylepšené přechody: Funkce Wassersteinova ztráta poskytuje vylepšené gradienty pro generátor, což pomáhá zlepšit tréninkový proces. Je to proto, že funkce ztráty Wasserstein je spojitá a diferencovatelná, což umožňuje stabilnější a přesnější aktualizace gradientu.

4. Robustnost: Funkce ztráty Wasserstein je odolnější vůči architektonickým volbám a ladění hyperparametrů, což usnadňuje trénování GANů.

5. Vylepšená kvalita generovaných snímků: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá zlepšit kvalitu generovaných snímků tím, že povzbudí generátor, aby produkoval realističtější a rozmanitější výstupy.

6. Reduced Mode Collapse: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá snížit kolaps režimu tím, že povzbudí generátor, aby produkoval rozmanitou škálu výstupů.

7. Vylepšená účinnost tréninku: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá zlepšit efektivitu tréninku snížením počtu opakování nutných k dosažení dobrých výsledků.

8. Vylepšená stabilita tréninku: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá zlepšit stabilitu tréninku tím, že zabraňuje příliš silnému diskriminátoru, což může vést k mizejícím gradientům a kolapsu režimu.

9. Vylepšená kvalita kritiky: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá zlepšit kvalitu kritiky tím, že ji vybízí, aby poskytovala přesnější a rozmanitější skóre pro generované a skutečné obrázky.

10. Vylepšená kvalita generátoru: Funkce Wassersteinova ztráta pomáhá zlepšit kvalitu generátoru tím, že ho podněcuje k tomu, aby produkoval realističtější a rozmanitější výstupy.

Celkově funkce ztráty Wasserstein zlepšuje GAN trénink tím, že poskytuje stabilnější a robustnější tréninkový proces, zlepšuje kvalitu generovaných obrázků a snižuje kolaps režimu.