vai varat sniegt piemērus citām GAN izmantotajām zaudēšanas funkcijām

1. Wasserstein Loss: šī zaudēšanas funkcija tiek izmantota Wasserstein GAN (WGAN), un tās pamatā ir Zemes virzītāja attālums starp reālo un ģenerēto sadalījumu. To aprēķina kā vidējo starpību starp reāliem un ģenerētajiem datiem piešķirtajiem punktiem.

2. Mazāko kvadrātu zudumi: šī zaudējuma funkcija tiek izmantota mazāko kvadrātu GAN (LSGAN) un ir balstīta uz vidējo kvadrātu kļūdu starp reālo un ģenerēto sadalījumu. To aprēķina kā vidējo starpību starp reālajiem un ģenerētajiem datiem.

3. Nepiesātinātais zudums: šī zuduma funkcija tiek izmantota nepiesātinātajā GAN (NSGAN), un tās pamatā ir ģenerēto datu diskriminatora izvades žurnāls. To aprēķina kā ģenerēto datu diskriminatora izvades žurnālu.

4. Nosacītais zudums: šī zuduma funkcija tiek izmantota nosacītajā GAN (CGAN) un ir balstīta uz diskriminatora izvades žurnālu ģenerētajiem datiem, ja ir noteikts īpašs nosacījums. To aprēķina kā diskriminatora izvades žurnālu ģenerētajiem datiem, ņemot vērā konkrētu nosacījumu.

5. InfoGAN Loss: šī zaudēšanas funkcija tiek izmantota InfoGAN, un tās pamatā ir savstarpēja informācija starp ģenerētajiem datiem un stāvokli. To aprēķina kā savstarpējo informāciju starp ģenerētajiem datiem un stāvokli.

6. Wasserstein Gradient Penalty Loss: šī zaudēšanas funkcija tiek izmantota Wasserstein GAN ar gradienta sodu (WGAN-GP), un tās pamatā ir Zemes virzītāja attālums starp reālo un ģenerēto sadalījumu ar gradienta soda termiņu. To aprēķina kā vidējo starpību starp reāliem un ģenerētiem datiem piešķirtajiem punktiem ar gradienta soda termiņu.

7. DRAGAN Loss: šī zaudēšanas funkcija tiek izmantota Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) un ir balstīta uz diskriminatora izvades žurnālu ģenerētajiem datiem. To aprēķina kā ģenerēto datu diskriminatora izvades žurnālu.

8. BEGAN Loss: šī zaudēšanas funkcija tiek izmantota robežlīdzsvara GAN (BEGAN) un ir balstīta uz diskriminatora izvades žurnālu ģenerētajiem datiem. To aprēķina kā ģenerēto datu diskriminatora izvades žurnālu.

Šie ir tikai daži piemēri no daudzajām zaudēšanas funkcijām, kas ir izmantotas GAN. Katrai zudumu funkcijai ir savas stiprās un vājās puses, un zaudējuma funkcijas izvēle var būt atkarīga no konkrētā pielietojuma un vēlamajām ģenerēto datu īpašībām.

Citāts:
[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

kā Wasserstein zaudēšanas funkcija uzlabo GAN treniņu

Wasserstein zaudēšanas funkcija uzlabo GAN apmācību vairākos veidos:

1. Stabilitāte: Wasserstein zaudēšanas funkcija palīdz stabilizēt treniņu procesu, neļaujot diskriminatoram kļūt pārāk spēcīgam, kas var izraisīt gradientu izzušanu un režīma sabrukumu.

2. Režīma sabrukšanas novēršana: Wasserstein zuduma funkcija palīdz novērst režīma sabrukumu, mudinot ģeneratoru ražot dažādus izvadus. Tas ir tāpēc, ka Wasserstein zudumu funkcija mēra attālumu starp ģenerētajiem un reālajiem sadalījumiem, kas mudina ģeneratoru radīt dažādus izvadus.

3. Uzlaboti gradienti: Wasserstein zuduma funkcija nodrošina uzlabotus gradientus ģeneratoram, kas palīdz uzlabot apmācības procesu. Tas ir tāpēc, ka Wasserstein zudumu funkcija ir nepārtraukta un diferencējama, kas ļauj nodrošināt stabilākus un precīzākus gradienta atjauninājumus.

4. Noturība: Wasserstein zudumu funkcija ir izturīgāka pret arhitektūras izvēli un hiperparametru regulēšanu, kas atvieglo GAN apmācību.

5. Uzlabota ģenerēto attēlu kvalitāte: Wasserstein zuduma funkcija palīdz uzlabot ģenerēto attēlu kvalitāti, mudinot ģeneratoru radīt reālistiskākus un daudzveidīgākus rezultātus.

6. Reduced Mode Collapse: Wasserstein zudumu funkcija palīdz samazināt režīma sabrukumu, mudinot ģeneratoru ražot dažādus izvadus.

7. Uzlabota treniņu efektivitāte: Wasserstein zaudēšanas funkcija palīdz uzlabot treniņu efektivitāti, samazinot labu rezultātu sasniegšanai nepieciešamo atkārtojumu skaitu.

8. Uzlabota treniņa stabilitāte: Wasserstein zaudēšanas funkcija palīdz uzlabot treniņa stabilitāti, neļaujot diskriminatoram kļūt pārāk spēcīgam, kas var izraisīt gradientu izzušanu un režīma sabrukumu.

9. Uzlabota kritiķa kvalitāte: Wasserstein zaudēšanas funkcija palīdz uzlabot kritiķa kvalitāti, mudinot to nodrošināt precīzākus un daudzveidīgākus rādītājus ģenerētajiem un reālajiem attēliem.

10. Uzlabota ģeneratora kvalitāte: Wasserstein zudumu funkcija palīdz uzlabot ģeneratora kvalitāti, mudinot to radīt reālistiskākus un daudzveidīgākus rezultātus.

Kopumā Wasserstein zaudēšanas funkcija uzlabo GAN apmācību, nodrošinot stabilāku un stabilāku apmācības procesu, uzlabojot ģenerēto attēlu kvalitāti un samazinot režīma sabrukumu.