kas saate tuua näiteid muudest GAN-ides kasutatavatest kadufunktsioonidest

1. Wassersteini kadu: seda kadufunktsiooni kasutatakse Wassersteini GAN-is (WGAN) ja see põhineb maa liikuja kaugusel tegeliku ja genereeritud jaotuse vahel. See arvutatakse tegelikele ja genereeritud andmetele määratud skooride keskmise erinevusena.

2. Vähimruutude kadu: seda kaofunktsiooni kasutatakse vähimruutude GAN-is (LSGAN) ja see põhineb tegeliku ja genereeritud jaotuse vahelisel keskmisel ruudusveal. See arvutatakse tegelike ja genereeritud andmete keskmise erinevusena.

3. Non-Saturating Loss: seda kadufunktsiooni kasutatakse mitteküllastavas GAN-is (NSGAN) ja see põhineb genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logil. See arvutatakse genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logina.

4. Tingimuslik kadu: seda kadufunktsiooni kasutatakse tingimuslikus GAN-is (CGAN) ja see põhineb konkreetse tingimuse korral genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logil. See arvutatakse konkreetse tingimuse korral genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logina.

5. InfoGAN Loss: seda kadumise funktsiooni kasutatakse InfoGANis ja see põhineb genereeritud andmete ja tingimuste vastastikusel teabel. See arvutatakse genereeritud andmete ja tingimuse vahelise vastastikuse teabena.

6. Wassersteini gradiendi trahvikaotus: seda kahjufunktsiooni kasutatakse Wassersteini GAN-is gradienttrahviga (WGAN-GP) ja see põhineb maa liikuja kaugusel tegeliku ja genereeritud jaotuse vahel koos gradiendi karistuse terminiga. See arvutatakse tegelikele ja genereeritud andmetele määratud skooride keskmise erinevusena gradiendi karistustähtajaga.

7. DRAGAN Loss: seda kadufunktsiooni kasutatakse Deep Reconstruction Adversarial Networkis (DRAGAN) ja see põhineb genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logil. See arvutatakse genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logina.

8. BEGAN Loss: seda kadufunktsiooni kasutatakse piiritasakaalu GAN-is (ALGAS) ja see põhineb genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logil. See arvutatakse genereeritud andmete diskriminaatori väljundi logina.

Need on vaid mõned näited paljudest kaotusfunktsioonidest, mida GAN-ides on kasutatud. Igal kadufunktsioonil on oma tugevad ja nõrgad küljed ning kadufunktsiooni valik võib sõltuda konkreetsest rakendusest ja genereeritavate andmete soovitud omadustest.

Tsitaadid:
[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

kuidas Wassersteini kaotusfunktsioon GAN-i treeningut parandab

Wassersteini kadumise funktsioon parandab GAN-i treeningut mitmel viisil:

1. Stabiilsus: Wassersteini kadumise funktsioon aitab stabiliseerida treeningprotsessi, vältides diskrimineerija liiga tugevaks muutumist, mis võib viia gradientide kadumise ja režiimi kokkuvarisemiseni.

2. Režiimi kokkuvarisemise vältimine: Wassersteini kadumise funktsioon aitab vältida režiimi kokkuvarisemist, julgustades generaatorit tootma erinevaid väljundeid. Selle põhjuseks on asjaolu, et Wassersteini kadufunktsioon mõõdab kaugust genereeritud ja tegelike jaotuste vahel, mis julgustab generaatorit tootma mitmesuguseid väljundeid.

3. Täiustatud kalded: Wassersteini kadumise funktsioon pakub generaatorile täiustatud gradiente, mis aitab parandada treeningprotsessi. Selle põhjuseks on asjaolu, et Wassersteini kadufunktsioon on pidev ja diferentseeritav, mis võimaldab stabiilsemaid ja täpsemaid gradientide värskendusi.

4. Vastupidavus: Wassersteini kadufunktsioon on arhitektuuriliste valikute ja hüperparameetrite häälestamise suhtes vastupidavam, mis muudab GAN-ide treenimise lihtsamaks.

5. Loodud piltide parem kvaliteet: Wassersteini kadumise funktsioon aitab parandada loodud piltide kvaliteeti, julgustades generaatorit tootma realistlikumaid ja mitmekesisemaid väljundeid.

6. Vähendatud režiimi kokkuvarisemine: Wassersteini kadumise funktsioon aitab vähendada režiimi kokkuvarisemist, julgustades generaatorit tootma erinevaid väljundeid.

7. Treeningu tõhusus: Wassersteini kadumise funktsioon aitab parandada treeningu efektiivsust, vähendades heade tulemuste saavutamiseks vajalike iteratsioonide arvu.

8. Treeningu parandatud stabiilsus: Wassersteini kadumise funktsioon aitab parandada treeningu stabiilsust, vältides diskrimineerija liiga tugevaks muutumist, mis võib põhjustada kallete kadumist ja režiimi kokkuvarisemist.

9. Parem kriitiku kvaliteet: Wassersteini kadumise funktsioon aitab parandada kriitiku kvaliteeti, julgustades teda andma loodud ja reaalsete piltide jaoks täpsemaid ja mitmekesisemaid hindeid.

10. Generaatori parem kvaliteet: Wassersteini kadufunktsioon aitab parandada generaatori kvaliteeti, julgustades seda tootma realistlikumaid ja mitmekesisemaid väljundeid.

Üldiselt parandab Wassersteini kadumise funktsioon GAN-i treeningut, pakkudes stabiilsemat ja tugevamat treeningprotsessi, parandades loodud piltide kvaliteeti ja vähendades režiimi kokkuvarisemist.