môžete poskytnúť príklady iných stratových funkcií používaných v GAN

1. Wassersteinova strata: Táto funkcia straty sa používa vo Wasserstein GAN (WGAN) a je založená na vzdialenosti Zeme medzi skutočným a generovaným rozdelením. Vypočítava sa ako priemerný rozdiel medzi skóre priradenými skutočným a generovaným údajom.

2. Strata najmenších štvorcov: Táto funkcia straty sa používa v GAN najmenších štvorcov (LSGAN) a je založená na strednej štvorcovej chybe medzi skutočným a vygenerovaným rozdelením. Vypočítava sa ako priemerný rozdiel medzi skutočnými a generovanými údajmi.

3. Nesaturujúca strata: Táto funkcia straty sa používa v nesaturačnej GAN (NSGAN) a je založená na protokole výstupu diskriminátora pre generované dáta. Vypočíta sa ako logaritmus výstupu diskriminátora pre generované dáta.

4. Podmienená strata: Táto funkcia straty sa používa v podmienenom GAN (CGAN) a je založená na protokole výstupu diskriminátora pre vygenerované dáta pri špecifickej podmienke. Vypočítava sa ako logaritmus výstupu diskriminátora pre generované dáta za určitých podmienok.

5. InfoGAN Loss: Táto funkcia straty sa používa v InfoGAN-e a je založená na vzájomnej informácii medzi vygenerovanými dátami a stavom. Vypočítava sa ako vzájomná informácia medzi vygenerovanými dátami a stavom.

6. Wasserstein Gradient Penalty Loss: Táto funkcia straty sa používa vo Wasserstein GAN s gradientom Penalty (WGAN-GP) a je založená na vzdialenosti Earth Mover medzi skutočnou a generovanou distribúciou s gradientom penalizácie. Vypočítava sa ako priemerný rozdiel medzi skóre priradenými skutočným a vygenerovaným údajom s gradientom penalizácie.

7. DRAGAN Loss: Táto funkcia straty sa používa v sieti Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) a je založená na protokole výstupu diskriminátora pre generované dáta. Vypočíta sa ako logaritmus výstupu diskriminátora pre generované dáta.

8. BEGAN Loss: Táto funkcia straty sa používa v Boundary Equilibrium GAN (BEGAN) a je založená na logaritme výstupu diskriminátora pre generované dáta. Vypočíta sa ako logaritmus výstupu diskriminátora pre generované dáta.

Toto je len niekoľko príkladov z mnohých stratových funkcií, ktoré boli použité v GAN. Každá stratová funkcia má svoje silné a slabé stránky a výber stratovej funkcie môže závisieť od konkrétnej aplikácie a požadovaných vlastností generovaných dát.

Citácie:
[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

ako funkcia straty Wasserstein zlepšuje GAN tréning

Funkcia straty Wasserstein zlepšuje GAN tréning niekoľkými spôsobmi:

1. Stabilita: Funkcia straty Wasserstein pomáha stabilizovať tréningový proces tým, že bráni tomu, aby sa diskriminátor stal príliš silným, čo môže viesť k miznúcim gradientom a kolapsu režimu.

2. Prevencia kolapsu režimu: Funkcia straty Wasserstein pomáha predchádzať kolapsu režimu tým, že povzbudzuje generátor, aby produkoval rozmanitý rozsah výstupov. Je to preto, že funkcia straty Wasserstein meria vzdialenosť medzi generovaným a skutočným rozdelením, čo povzbudzuje generátor, aby produkoval rozmanitý rozsah výstupov.

3. Vylepšené prechody: Funkcia Wassersteinovej straty poskytuje zlepšené gradienty pre generátor, čo pomáha zlepšiť tréningový proces. Je to preto, že funkcia straty Wasserstein je kontinuálna a diferencovateľná, čo umožňuje stabilnejšie a presnejšie aktualizácie gradientu.

4. Robustnosť: Funkcia straty Wasserstein je odolnejšia voči architektonickým rozhodnutiam a ladeniu hyperparametrov, čo uľahčuje trénovanie GAN.

5. Vylepšená kvalita generovaných obrázkov: Funkcia Wassersteinovej straty pomáha zlepšiť kvalitu generovaných obrázkov tým, že povzbudzuje generátor, aby produkoval realistickejšie a rôznorodejšie výstupy.

6. Reduced Mode Collapse: Funkcia Wasserstein strata pomáha znížiť kolaps režimu tým, že povzbudí generátor, aby produkoval rôznorodý rozsah výstupov.

7. Vylepšená efektivita tréningu: Funkcia straty Wasserstein pomáha zlepšiť efektivitu tréningu znížením počtu opakovaní potrebných na dosiahnutie dobrých výsledkov.

8. Vylepšená stabilita tréningu: Funkcia straty Wasserstein pomáha zlepšiť stabilitu tréningu tým, že bráni tomu, aby sa diskriminátor stal príliš silným, čo môže viesť k miznutiu gradientov a kolapsu režimu.

9. Vylepšená kvalita kritiky: Funkcia Wassersteinovej straty pomáha zlepšiť kvalitu kritika tým, že ho povzbudzuje, aby poskytoval presnejšie a rôznorodejšie skóre pre generované a skutočné obrázky.

10. Vylepšená kvalita generátora: Funkcia Wasserstein strata pomáha zlepšiť kvalitu generátora tým, že ho povzbudí, aby produkoval realistickejšie a rôznorodejšie výstupy.

Celkovo funkcia straty Wasserstein zlepšuje tréning GAN tým, že poskytuje stabilnejší a robustnejší tréningový proces, zlepšuje kvalitu generovaných obrázkov a znižuje kolaps režimu.