tudna példákat mondani a GAN-okban használt egyéb veszteségfüggvényekre

1. Wasserstein-veszteség: Ezt a veszteségi függvényt a Wasserstein GAN (WGAN) használja, és a valós és generált eloszlás közötti földmozgató távolságon alapul. A valós és a generált adatokhoz rendelt pontszámok átlagos különbségeként kerül kiszámításra.

2. Legkisebb négyzetek vesztesége: Ezt a veszteségfüggvényt a legkisebb négyzetszámú GAN (LSGAN) használja, és a valós és a generált eloszlás közötti átlagos négyzetes hibán alapul. A valós és a generált adatok átlagos különbségeként számítják ki.

3. Nem telítõ veszteség: Ezt a veszteségfüggvényt a nem telítõ GAN (NSGAN) használja, és a diszkriminátor által generált adatokhoz tartozó kimenet naplóján alapul. Kiszámítása a diszkriminátor kimenetének naplójaként történik a generált adatokhoz.

4. Feltételes veszteség: Ez a veszteségfüggvény a Feltételes GAN-ban (CGAN) használatos, és a diszkriminátor kimenetének naplóján alapul a generált adatokhoz, adott feltételek mellett. Kiszámítása a diszkriminátor kimenetének naplójaként történik a generált adatokra adott feltétel mellett.

5. InfoGAN Loss: Ezt a veszteségi függvényt az InfoGAN használja, és a generált adatok és a feltétel közötti kölcsönös információn alapul. Kiszámítása a generált adatok és a feltétel közötti kölcsönös információként történik.

6. Wasserstein Gradient Penalty Loss: Ezt a veszteségi függvényt a Wasserstein GAN gradiens büntetéssel (WGAN-GP) használják, és a földmozgató távolságán alapul a valós és a generált eloszlás között, gradiens büntetési taggal. Kiszámítása a valós és a generált adatokhoz rendelt pontszámok átlagos különbségeként történik gradiens büntetőtaggal.

7. DRAGAN Loss: Ezt a veszteségfüggvényt a Deep Reconstruction Adversarial Network (DRAGAN) használja, és a diszkriminátor kimenetének naplóján alapul a generált adatokhoz. Kiszámítása a diszkriminátor kimenetének naplójaként történik a generált adatokhoz.

8. BEGAN Loss: Ezt a veszteségfüggvényt a Boundary Equilibrium GAN (BEGAN) használja, és a diszkriminátor kimenetének naplóján alapul a generált adatokhoz. Kiszámítása a diszkriminátor kimenetének naplójaként történik a generált adatokhoz.

Ez csak néhány példa a GAN-okban használt sok veszteségfüggvényre. Minden veszteségfüggvénynek megvannak a maga erősségei és gyengeségei, és a veszteségfüggvény kiválasztása az adott alkalmazástól és a generált adatok kívánt tulajdonságaitól függhet.

Idézetek:
[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

hogyan javítja a Wasserstein veszteségfüggvény a GAN edzést

A Wasserstein veszteségfüggvény számos módon javítja a GAN edzést:

1. Stabilitás: A Wasserstein-vesztési függvény segít stabilizálni a képzési folyamatot azáltal, hogy megakadályozza, hogy a diszkriminátor túl erőssé váljon, ami a gradiensek eltűnéséhez és a mód összeomlásához vezethet.

2. Üzemmód összeomlás megelőzése: A Wasserstein-vesztési funkció segít megelőzni az üzemmód összeomlását azáltal, hogy arra ösztönzi a generátort, hogy sokféle kimenetet állítson elő. Ennek az az oka, hogy a Wasserstein-veszteségfüggvény méri a távolságot a generált és a valós eloszlás között, ami arra ösztönzi a generátort, hogy változatos kimeneti tartományt állítson elő.

3. Javított színátmenetek: A Wasserstein-vesztési függvény javított gradienseket biztosít a generátor számára, ami segít az edzési folyamat javításában. Ennek az az oka, hogy a Wasserstein-vesztési függvény folyamatos és differenciálható, ami stabilabb és pontosabb színátmenet-frissítést tesz lehetővé.

4. Robusztusság: A Wasserstein veszteségfüggvény robusztusabb az építészeti döntések és a hiperparaméter-hangolás szempontjából, ami megkönnyíti a GAN-ok betanítását.

5. A generált képek jobb minősége: A Wasserstein-vesztési funkció segít a generált képek minőségének javításában azáltal, hogy a generátort valósághűbb és változatosabb kimenetek előállítására ösztönzi.

6. Csökkentett üzemmód összeomlás: A Wasserstein-vesztési funkció segít csökkenteni az üzemmód összeomlását azáltal, hogy arra ösztönzi a generátort, hogy sokféle kimenetet állítson elő.

7. Javított edzési hatékonyság: A Wasserstein veszteségfüggvény segít javítani az edzés hatékonyságát azáltal, hogy csökkenti a jó eredmények eléréséhez szükséges iterációk számát.

8. Jobb edzésstabilitás: A Wasserstein-vesztési függvény segít javítani az edzés stabilitását azáltal, hogy megakadályozza, hogy a diszkriminátor túl erőssé váljon, ami a gradiensek eltűnéséhez és az üzemmód összeomlásához vezethet.

9. A kritika minőségének javítása: A Wasserstein-vesztésfüggvény segít a kritikus minőségének javításában, mivel arra ösztönzi őt, hogy pontosabb és változatosabb pontszámokat adjon a generált és valós képekhez.

10. A generátor minőségének javítása: A Wasserstein veszteségfüggvény segít a generátor minőségének javításában azáltal, hogy reálisabb és változatosabb kimenetek előállítására ösztönzi.

Összességében a Wasserstein-vesztés funkció javítja a GAN képzést azáltal, hogy stabilabb és robusztusabb képzési folyamatot biztosít, javítja a generált képek minőségét, és csökkenti a mód összeomlását.