Ган анализа губитака

1. Како функционише губитак ГАН -а?
2. Да ли су функције губитка ГАН -а заиста важне?
3. Шта је ГАН метода?
4. Зашто је ГАН нестабилан?

Како функционише губитак ГАН -а?

ГАН који користи Вассерстеин губитак укључује промену појма дискриминатора у критичара који се чешће ажурира (нпр.г. пет пута чешће) од модела генератора. Критичар оцењује слике стварне вредности уместо предвиђања вероватноће.

Да ли су функције губитка ГАН -а заиста важне?

Наша анализа показује да су функције губитка успешне само ако су дегенерисане у скоро линеарне. Такође смо показали да функције губитка раде лоше ако нису дегенерисане и да се широк спектар функција може користити као функција губитка све док су довољно дегенерисане регуларизацијом.

Шта је ГАН метода?

Генеративна контрадикторна мрежа (ГАН) је модел машинског учења (МЛ) у којем се две неуронске мреже такмиче једна с другом како би постале тачније у својим предвиђањима. ГАН-ови обично раде без надзора и користе кооперативни оквир за игре са нултом сумом за учење.

Зашто је ГАН нестабилан?

Чињеница да се ГАН-ови састоје од две мреже, а свака од њих има своју функцију губитка, резултира чињеницом да су ГАН-ови инхерентно нестабилни- зарањајући дубље у проблем, губитак Генератора (Г) може довести до нестабилности ГАН-а , што може бити узрок проблема нестајања градијента када се ...