voitko antaa esimerkkejä muista GAN:issa käytetyistä häviöfunktioista

1. Wasserstein-häviö: Tätä häviöfunktiota käytetään Wasserstein GANissa (WGAN) ja se perustuu Maan liikkujan etäisyyteen todellisen ja generoidun jakauman välillä. Se lasketaan keskimääräisenä erona todelliselle ja generoidulle datalle annettujen pisteiden välillä.

2. Pienin neliösumma: Tätä häviöfunktiota käytetään pienimmän neliösumman GAN:ssa (LSGAN) ja se perustuu todellisen ja generoidun jakauman väliseen keskimääräiseen neliövirheeseen. Se lasketaan keskimääräisenä erona todellisen ja generoidun tiedon välillä.

3. Kyllästymätön häviö: Tätä häviötoimintoa käytetään ei-kyllästyvässä GANissa (NSGAN) ja se perustuu erottimen tulostettujen tietojen lokiin. Se lasketaan erottimen tulosten lokina generoidulle tiedolle.

4. Ehdollinen häviö: Tätä häviötoimintoa käytetään ehdolliseen GAN:iin (CGAN) ja se perustuu erottimen tulostettujen tietojen lokiin tietyn ehdon mukaisesti. Se lasketaan erottimen tulosten lokina generoidulle tiedolle tietyllä ehdolla.

5. InfoGAN Loss: Tätä häviötoimintoa käytetään InfoGANissa ja se perustuu luodun tiedon ja tilan väliseen keskinäiseen tietoon. Se lasketaan generoidun tiedon ja tilan välisenä keskinäisenä informaationa.

6. Wassersteinin gradientin sakkohäviö: Tätä häviöfunktiota käytetään Wassersteinin GAN:ssa gradienttirangaistuksella (WGAN-GP) ja se perustuu todellisen ja generoidun jakauman väliseen etäisyyteen gradientin sakkotermillä. Se lasketaan keskimääräisenä erona todelliselle datalle ja generoidulle datalle gradientin sakkotermillä annettujen pisteiden välillä.

7. DRAGAN Loss: Tätä häviötoimintoa käytetään Deep Reconstruction Adversarial Networkissa (DRAGAN) ja se perustuu erottelijan tulostettujen tietojen lokiin. Se lasketaan erottimen tulosten lokina generoidulle tiedolle.

8. BEGAN Loss: Tätä häviöfunktiota käytetään Boundary Equilibrium GAN:ssa (BEGAN) ja se perustuu erottimen tulosten lokiin generoidulle tiedolle. Se lasketaan erottimen tulosten lokina generoidulle tiedolle.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä monista GAN:issa käytetyistä häviöfunktioista. Jokaisella häviöfunktiolla on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, ja häviöfunktion valinta voi riippua tietystä sovelluksesta ja generoidun tiedon halutuista ominaisuuksista.

Lainaukset:
[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

kuinka Wassersteinin häviötoiminto parantaa GAN-harjoitusta

Wassersteinin häviötoiminto parantaa GAN-harjoitusta useilla tavoilla:

1. Vakaus: Wasserstein-häviötoiminto auttaa vakauttamaan harjoitusprosessia estämällä erottimen muodostumisen liian voimakkaaksi, mikä voi johtaa katoaviin gradienteihin ja tilan romahtamiseen.

2. Mode Collapse Prevention: Wassersteinin häviötoiminto auttaa estämään tilan romahtamisen rohkaisemalla generaattoria tuottamaan erilaisia ​​lähtöjä. Tämä johtuu siitä, että Wasserstein-häviöfunktio mittaa generoidun ja todellisen jakauman välisen etäisyyden, mikä kannustaa generaattoria tuottamaan erilaisia ​​lähtöjä.

3. Parannetut gradientit: Wasserstein-häviötoiminto tarjoaa parannetut kaltevuudet generaattorille, mikä auttaa parantamaan harjoitusprosessia. Tämä johtuu siitä, että Wassersteinin häviöfunktio on jatkuva ja differentioituva, mikä mahdollistaa vakaammat ja tarkemmat gradienttipäivitykset.

4. Kestävyys: Wasserstein-häviötoiminto on kestävämpi arkkitehtonisille valinnoille ja hyperparametrien virittämiselle, mikä helpottaa GANien kouluttamista.

5. Paranneltu luotujen kuvien laatu: Wassersteinin häviötoiminto auttaa parantamaan luotujen kuvien laatua rohkaisemalla generaattoria tuottamaan realistisempia ja monipuolisempia tuloksia.

6. Reduced Mode Collapse: Wassersteinin häviötoiminto auttaa vähentämään tilan romahtamista rohkaisemalla generaattoria tuottamaan erilaisia ​​lähtöjä.

7. Parempi harjoittelutehokkuus: Wassersteinin häviötoiminto auttaa parantamaan harjoituksen tehokkuutta vähentämällä hyvien tulosten saavuttamiseen tarvittavien iteraatioiden määrää.

8. Parannettu harjoituksen vakaus: Wasserstein-häviötoiminto auttaa parantamaan harjoituksen vakautta estämällä erottimen muodostumisen liian voimakkaaksi, mikä voi johtaa katoaviin kaltevuuksiin ja tilan romahtamiseen.

9. Parempi kriitikon laatu: Wasserstein-häviötoiminto auttaa parantamaan kriitikon laatua rohkaisemalla sitä antamaan tarkempia ja monipuolisempia pisteitä luoduille ja todellisille kuville.

10. Parannettu generaattorin laatu: Wasserstein-häviötoiminto auttaa parantamaan generaattorin laatua kannustamalla sitä tuottamaan realistisempia ja monipuolisempia tuloksia.

Kaiken kaikkiaan Wasserstein-häviötoiminto parantaa GAN-harjoitusta tarjoamalla vakaamman ja kestävämmän harjoitusprosessin, parantamalla luotujen kuvien laatua ja vähentämällä tilan romahtamista.