คุณช่วยยกตัวอย่างฟังก์ชันการสูญเสียอื่นๆ ที่ใช้ใน GAN ได้ไหม

1. การสูญเสีย Wasserstein: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Wasserstein GAN (WGAN) และขึ้นอยู่กับระยะทางของผู้เสนอญัตติโลกระหว่างการแจกแจงจริงและการแจกแจงที่สร้างขึ้น โดยคำนวณเป็นความแตกต่างโดยเฉลี่ยระหว่างคะแนนที่กำหนดให้กับข้อมูลจริงและข้อมูลที่สร้างขึ้น

2. การสูญเสียกำลังสองน้อยที่สุด: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Least Squares GAN (LSGAN) และขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยระหว่างการแจกแจงจริงและการแจกแจงที่สร้างขึ้น คำนวณเป็นความแตกต่างโดยเฉลี่ยระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลที่สร้างขึ้น

3. การสูญเสียที่ไม่อิ่มตัว: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน GAN ที่ไม่อิ่มตัว (NSGAN) และขึ้นอยู่กับบันทึกของเอาต์พุตของผู้แยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น มันถูกคำนวณเป็นบันทึกของเอาต์พุตของตัวแยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น

4. การสูญเสียตามเงื่อนไข: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Conditional GAN ​​(CGAN) และอิงตามบันทึกของเอาต์พุตของตัวแยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้นภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ มันถูกคำนวณเป็นบันทึกของเอาต์พุตของตัวแยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยมีเงื่อนไขเฉพาะ

5. InfoGAN Loss: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน InfoGAN และขึ้นอยู่กับข้อมูลร่วมกันระหว่างข้อมูลที่สร้างขึ้นและเงื่อนไข คำนวณเป็นข้อมูลร่วมกันระหว่างข้อมูลที่สร้างขึ้นและเงื่อนไข

6. การสูญเสียการลงโทษไล่ระดับของ Wasserstein: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Wasserstein GAN ที่มีการลงโทษไล่ระดับ (WGAN-GP) และขึ้นอยู่กับระยะทางของผู้เสนอญัตติโลกระหว่างการแจกแจงจริงและการแจกแจงที่สร้างขึ้นด้วยเงื่อนไขการปรับไล่ระดับ โดยคำนวณเป็นค่าความแตกต่างโดยเฉลี่ยระหว่างคะแนนที่กำหนดให้กับข้อมูลจริงและข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยมีเงื่อนไขการไล่ระดับ

7. DRAGAN Loss: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Deep Rebuilding Adversarial Network (DRAGAN) และขึ้นอยู่กับบันทึกของเอาต์พุตของผู้แยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น มันถูกคำนวณเป็นบันทึกของเอาต์พุตของตัวแยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น

8. การสูญเสียที่เริ่มต้น: ฟังก์ชันการสูญเสียนี้ใช้ใน Boundary Equilibrium GAN (BEGAN) และขึ้นอยู่กับบันทึกของเอาต์พุตของผู้แยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น มันถูกคำนวณเป็นบันทึกของเอาต์พุตของตัวแยกแยะสำหรับข้อมูลที่สร้างขึ้น

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของฟังก์ชันการสูญเสียต่างๆ ที่ใช้ใน GAN ฟังก์ชันการสูญเสียแต่ละฟังก์ชันมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และการเลือกฟังก์ชันการสูญเสียอาจขึ้นอยู่กับการใช้งานเฉพาะและคุณสมบัติที่ต้องการของข้อมูลที่สร้างขึ้น

การอ้างอิง:
[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

ฟังก์ชั่นการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงการฝึกอบรม GAN ได้อย่างไร

ฟังก์ชั่นการสูญเสีย Wasserstein ปรับปรุงการฝึกอบรม GAN ได้หลายวิธี:

1. ความเสถียร: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยรักษาเสถียรภาพของกระบวนการฝึกซ้อมโดยป้องกันไม่ให้ผู้เลือกปฏิบัติแข็งแกร่งเกินไป ซึ่งอาจนำไปสู่การไล่ระดับสีที่หายไปและการล่มสลายของโหมด

2. การป้องกันการล่มสลายของโหมด: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยป้องกันการล่มสลายของโหมดโดยกระตุ้นให้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าสร้างเอาท์พุตที่หลากหลาย เนื่องจากฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein จะวัดระยะห่างระหว่างการแจกแจงที่สร้างขึ้นและการแจกแจงจริง ซึ่งสนับสนุนให้เครื่องกำเนิดสร้างเอาท์พุตที่หลากหลาย

3. การไล่ระดับสีที่ได้รับการปรับปรุง: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยเพิ่มการไล่ระดับสีให้กับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกระบวนการฝึกซ้อม เนื่องจากฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein มีความต่อเนื่องและหาความแตกต่างได้ ซึ่งช่วยให้การอัปเดตการไล่ระดับสีมีความเสถียรและแม่นยำยิ่งขึ้น

4. ความทนทาน: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein นั้นแข็งแกร่งกว่าสำหรับตัวเลือกทางสถาปัตยกรรมและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งทำให้ฝึก GAN ได้ง่ายขึ้น

5. ปรับปรุงคุณภาพของรูปภาพที่สร้างขึ้น: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงคุณภาพของรูปภาพที่สร้างขึ้นโดยกระตุ้นให้ตัวสร้างสร้างเอาต์พุตที่สมจริงและหลากหลายมากขึ้น

6. การล่มสลายของโหมดที่ลดลง: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยลดการล่มสลายของโหมดโดยกระตุ้นให้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าสร้างเอาท์พุตที่หลากหลาย

7. ประสิทธิภาพการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง: ฟังก์ชันการสูญเสีย Wasserstein ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมโดยการลดจำนวนครั้งที่ต้องทำซ้ำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

8. ปรับปรุงความเสถียรของการฝึกฝน: ฟังก์ชั่นการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงความเสถียรของการฝึกโดยป้องกันไม่ให้ผู้เลือกปฏิบัติแข็งแกร่งเกินไป ซึ่งอาจนำไปสู่การไล่ระดับสีที่หายไปและการล่มสลายของโหมด

9. ปรับปรุงคุณภาพของคำวิจารณ์: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงคุณภาพของคำวิจารณ์โดยกระตุ้นให้ให้คะแนนที่แม่นยำและหลากหลายมากขึ้นสำหรับรูปภาพที่สร้างขึ้นและเป็นจริง

10. คุณภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ได้รับการปรับปรุง: ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงคุณภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าโดยกระตุ้นให้สร้างผลลัพธ์ที่สมจริงและหลากหลายมากขึ้น

โดยรวมแล้ว ฟังก์ชันการสูญเสียของ Wasserstein ช่วยปรับปรุงการฝึกอบรม GAN โดยมอบกระบวนการฝึกอบรมที่เสถียรและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น ปรับปรุงคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้น และลดการล่มสลายของโหมด