Analisa kerugian gan

1. Bagaimana cara kerja kerugian GAN?
2. Apakah fungsi kehilangan GAN benar-benar penting??
3. Apa itu metode GAN??
4. Mengapa GAN tidak stabil?

Bagaimana cara kerja kerugian GAN?

GAN menggunakan kerugian Wasserstein melibatkan perubahan gagasan diskriminator menjadi kritikus yang lebih sering diperbarui (mis.G. lima kali lebih sering) daripada model generator. Kritikus menilai gambar dengan nilai nyata alih-alih memprediksi probabilitas.

Apakah fungsi kehilangan GAN benar-benar penting??

Analisis kami menunjukkan bahwa fungsi kerugian hanya berhasil jika mereka diturunkan menjadi fungsi yang hampir linier. Kami juga menunjukkan bahwa fungsi kerugian berkinerja buruk jika tidak diturunkan dan bahwa berbagai fungsi dapat digunakan sebagai fungsi kerugian selama fungsi tersebut cukup diturunkan oleh regularisasi.

Apa itu metode GAN??

Jaringan permusuhan generatif (GAN) adalah model pembelajaran mesin (ML) di mana dua jaringan saraf bersaing satu sama lain untuk menjadi lebih akurat dalam prediksi mereka. GAN biasanya berjalan tanpa pengawasan dan menggunakan kerangka kerja permainan zero-sum kooperatif untuk belajar.

Mengapa GAN tidak stabil?

Fakta bahwa GAN terdiri dari dua jaringan, dan masing-masing memiliki fungsi kerugiannya, menghasilkan fakta bahwa GAN secara inheren tidak stabil - menyelam sedikit lebih dalam ke masalah, kerugian Generator (G) dapat menyebabkan ketidakstabilan GAN , yang dapat menjadi penyebab masalah penghilangan gradien ketika ...