ar galite pateikti kitų GAN naudojamų praradimo funkcijų pavyzdžių

1. Wasserstein Loss: ši praradimo funkcija naudojama Wasserstein GAN (WGAN) ir yra pagrįsta Žemės judėjimo atstumu tarp tikrojo ir sukurto skirstinio. Jis apskaičiuojamas kaip vidutinis skirtumas tarp balų, priskirtų realiems ir sugeneruotiems duomenims.

2. Mažiausių kvadratų nuostoliai: ši praradimo funkcija naudojama mažiausių kvadratų GAN (LSGAN) ir yra pagrįsta vidutine kvadratine paklaida tarp tikrosios ir generuojamos paskirstymo. Jis apskaičiuojamas kaip vidutinis skirtumas tarp realių ir sugeneruotų duomenų.

3. Nesotinantis nuostolis: ši praradimo funkcija naudojama neprisotinančiame GAN (NSGAN) ir yra pagrįsta generuojamų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalu. Jis apskaičiuojamas kaip sugeneruotų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalas.

4. Sąlyginis praradimas: ši praradimo funkcija naudojama sąlyginiame GAN (CGAN) ir yra pagrįsta sugeneruotų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalu, atsižvelgiant į konkrečią sąlygą. Jis apskaičiuojamas kaip diskriminatoriaus išvesties žurnalas generuotiems duomenims, atsižvelgiant į konkrečią sąlygą.

5. InfoGAN praradimas: ši praradimo funkcija naudojama InfoGAN ir yra pagrįsta abipuse informacija tarp sugeneruotų duomenų ir sąlygos. Jis apskaičiuojamas kaip abipusė informacija tarp sugeneruotų duomenų ir sąlygos.

6. Wasserstein gradiento baudos praradimas: ši praradimo funkcija naudojama Wasserstein GAN su gradiento bauda (WGAN-GP) ir yra pagrįsta Žemės judėjimo atstumu tarp tikrojo ir sugeneruoto skirstinio su gradiento baudos terminu. Jis apskaičiuojamas kaip vidutinis skirtumas tarp realių ir sugeneruotų duomenų balų su gradiento baudos terminu.

7. DRAGAN Loss: ši praradimo funkcija naudojama Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) ir yra pagrįsta sugeneruotų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalu. Jis apskaičiuojamas kaip sugeneruotų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalas.

8. BEGAN Loss: ši praradimo funkcija naudojama ribinėje pusiausvyroje GAN (BEGAN) ir yra pagrįsta generuojamų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalu. Jis apskaičiuojamas kaip sugeneruotų duomenų diskriminatoriaus išvesties žurnalas.

Tai tik keli pavyzdžiai iš daugelio praradimo funkcijų, kurios buvo naudojamos GAN. Kiekviena praradimo funkcija turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses, o praradimo funkcijos pasirinkimas gali priklausyti nuo konkrečios programos ir norimų generuojamų duomenų savybių.

Citatos:
[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

kaip Wasserstein praradimo funkcija pagerina GAN treniruotes

Wasserstein praradimo funkcija pagerina GAN mokymą keliais būdais:

1. Stabilumas: Wasserstein praradimo funkcija padeda stabilizuoti treniruočių procesą, neleisdama, kad diskriminatorius taptų per stiprus, o tai gali lemti nykstančias gradientas ir režimo žlugimą.

2. Režimo žlugimo prevencija: Wasserstein praradimo funkcija padeda išvengti režimo žlugimo, skatindama generatorių gaminti įvairius išėjimus. Taip yra todėl, kad Wasserstein nuostolių funkcija matuoja atstumą tarp sugeneruotų ir realių paskirstymų, o tai skatina generatorių gaminti įvairius išėjimus.

3. Patobulinti gradientai: Wasserstein praradimo funkcija suteikia patobulintus generatoriaus gradientus, kurie padeda pagerinti treniruočių procesą. Taip yra todėl, kad Wasserstein praradimo funkcija yra nuolatinė ir diferencijuojama, o tai leidžia atlikti stabilesnius ir tikslesnius gradiento atnaujinimus.

4. Tvirtumas: Wasserstein praradimo funkcija yra patikimesnė architektūriniams pasirinkimams ir hiperparametrų derinimui, todėl lengviau treniruoti GAN.

5. Geresnė generuojamų vaizdų kokybė: Wasserstein praradimo funkcija padeda pagerinti sugeneruotų vaizdų kokybę, skatindama generatorių gaminti tikroviškesnius ir įvairesnius rezultatus.

6. Sumažintas režimo sutraukimas: Wasserstein praradimo funkcija padeda sumažinti režimo žlugimą, skatindama generatorių gaminti įvairius išėjimus.

7. Pagerintas treniruočių efektyvumas: Wasserstein praradimo funkcija padeda pagerinti treniruočių efektyvumą sumažindama pakartojimų, reikalingų geriems rezultatams pasiekti, skaičių.

8. Geresnis treniruočių stabilumas: Wasserstein praradimo funkcija padeda pagerinti treniruotės stabilumą, neleisdama, kad diskriminatorius taptų per stiprus, o tai gali sukelti nuolydžių nykimą ir režimo žlugimą.

9. Geresnė kritiko kokybė: Wasserstein praradimo funkcija padeda pagerinti kritiko kokybę, skatindama jį pateikti tikslesnius ir įvairesnius sugeneruotų ir tikrų vaizdų balus.

10. Geresnė generatoriaus kokybė: Wasserstein praradimo funkcija padeda pagerinti generatoriaus kokybę, skatindama jį gaminti tikroviškesnius ir įvairesnius rezultatus.

Apskritai Wasserstein praradimo funkcija pagerina GAN mokymą, užtikrindama stabilesnį ir patikimesnį mokymo procesą, pagerindama sugeneruotų vaizdų kokybę ir sumažindama režimo žlugimą.