Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon чи можете ви навести приклади інших функцій втрат, які використовуються в GAN?


чи можете ви навести приклади інших функцій втрат, які використовуються в GAN?


Так, ось кілька прикладів інших функцій втрат, які використовуються в GAN:

1. Втрата Вассерштайна: ця функція втрат використовується в GAN Вассерштайна (WGAN) і базується на відстані землероба між реальним і згенерованим розподілами. Він розраховується як середня різниця між балами, присвоєними реальним і згенерованим даним.

2. Втрати за методом найменших квадратів: Ця функція втрат використовується в GAN за методом найменших квадратів (LSGAN) і базується на середній квадратичній помилці між реальним і згенерованим розподілами. Він розраховується як середня різниця між реальними та згенерованими даними.

3. Ненасичена втрата: ця функція втрат використовується в ненасиченій GAN (NSGAN) і базується на журналі виходу дискримінатора для згенерованих даних. Він обчислюється як журнал виходу дискримінатора для згенерованих даних.

4. Умовна втрата: ця функція втрат використовується в умовному GAN (CGAN) і базується на журналі виходу дискримінатора для згенерованих даних за певної умови. Він обчислюється як журнал виходу дискримінатора для згенерованих даних за певних умов.

Super Savings on Servers!

Ad

5. InfoGAN Loss: ця функція втрати використовується в InfoGAN і базується на взаємній інформації між згенерованими даними та умовою. Він обчислюється як взаємна інформація між згенерованими даними та умовою.

6. Штрафні втрати за градієнтом Вассерштайна: ця функція втрат використовується в GAN Вассерштайна з градієнтним штрафом (WGAN-GP) і базується на відстані Earth Mover між реальним і згенерованим розподілами з градієнтним штрафним терміном. Він розраховується як середня різниця між балами, присвоєними реальним і згенерованим даним із градієнтним штрафним терміном.

7. DRAGAN Loss: Ця функція втрати використовується в Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) і базується на журналі виходу дискримінатора для згенерованих даних. Він обчислюється як журнал виходу дискримінатора для згенерованих даних.

8. BEGAN Loss: Ця функція втрат використовується в GAN граничної рівноваги (BEGAN) і базується на журналі виходу дискримінатора для згенерованих даних. Він обчислюється як журнал виходу дискримінатора для згенерованих даних.

Це лише кілька прикладів багатьох функцій втрати, які використовувалися в GAN. Кожна функція втрат має свої сильні та слабкі сторони, і вибір функції втрат може залежати від конкретного застосування та бажаних властивостей згенерованих даних.

цитати:
[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

як функція втрат Вассерштейна покращує навчання GAN

Функція втрат Вассерштейна покращує навчання GAN кількома способами:

1. Стабільність: функція втрат Вассерштейна допомагає стабілізувати процес навчання, запобігаючи надто сильному дискримінатору, що може призвести до зникнення градієнтів і згортання режиму.

2. Запобігання колапсу режиму: функція втрати Wasserstein допомагає запобігти колапсу режиму, заохочуючи генератор виробляти різноманітний діапазон виходів. Це пояснюється тим, що функція втрат Вассерштейна вимірює відстань між згенерованим і реальним розподілами, що спонукає генератор створювати різноманітний діапазон виходів.

3. Покращені градієнти: функція втрати Вассерштейна забезпечує покращені градієнти для генератора, що допомагає покращити процес навчання. Це пояснюється тим, що функція втрат Вассерштейна є безперервною та диференційованою, що дозволяє більш стабільні та точні оновлення градієнта.

4. Стійкість: функція втрат Вассерштейна більш стійка до вибору архітектури та налаштування гіперпараметрів, що полегшує навчання GAN.

5. Покращена якість створених зображень: функція втрати Wasserstein допомагає покращити якість створених зображень, заохочуючи генератор створювати більш реалістичні та різноманітні результати.

6. Зменшене згортання режиму: функція втрати Wasserstein допомагає зменшити згортання режиму, заохочуючи генератор виробляти різноманітний діапазон виходів.

7. Покращена ефективність навчання: функція втрат Вассерштейна допомагає підвищити ефективність навчання шляхом зменшення кількості ітерацій, необхідних для досягнення хороших результатів.

8. Покращена стабільність навчання: функція втрат Вассерштейна допомагає покращити стабільність навчання, запобігаючи тому, що дискримінатор стає занадто сильним, що може призвести до зникнення градієнтів і згортання режиму.

9. Покращена якість критики: функція втрати Вассерштейна допомагає покращити якість критики, заохочуючи її надавати точніші та різноманітніші бали для створених і реальних зображень.

10. Покращена якість генератора: функція втрат Вассерштейна допомагає покращити якість генератора, заохочуючи його виробляти більш реалістичні та різноманітні результати.

Загалом функція втрат Вассерштейна покращує навчання GAN, забезпечуючи більш стабільний і надійний процес навчання, покращуючи якість створених зображень і зменшуючи згортання режиму.

цитати:
[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-wasserstein-loss-for-generative-adversarial-networks/
[2] https://towardsdatascience.com/wasserstein-distance-gan-began-and-progressively-growing-gan-7e099f38da96?gi=f8873069f4f9
[3] https://developers.google.com/machine-learning/gan/problems
[4] https://www.geeksforgeeks.org/wasserstein-generative-adversarial-networks-wgans-convergence-and-optimization/
[5] https://github.com/Mohammad-Rahmdel/WassersteinGAN-Tensorflow