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J-GLOBAL ID：202002274709484837   整理番号：20A1799100

GANの収束とモード崩壊について【JST・京大機械翻訳】

On the convergence and mode collapse of GAN

著者 (3件)： Zhang Zhaoyu (University of Science and Technology of China) ,  Li Mengyan (University of Science and Technology of China) ,  Yu Jun (University of Science and Technology of China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SA ’18  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生成敵対ネットワーク(GAN)は強力な生成モデルである。しかし,それは収束不安定性やモード崩壊のようないくつかの問題を受ける。これらの欠点を克服するために,本論文は,1つの発電機と2つの異なる識別器から成るGANの新しいアーキテクチャを提示する。GANがミニマックスゲームの類推であるという事実によって,提案したアーキテクチャは次の通りである。発電機(G)は,2つの識別器の両方に対して,現実的に見えるサンプルを製造することを目的とする。最初の識別器(D_1)は,データ分布からのサンプルに対する高いスコアを報酬し,一方,第2の(D_2)は,逆に発電機からのサンプルに好ましかった。特に,ResBlockとミニバッチ識別(MD)アーキテクチャをD_1に採用し,試料の多様性を改善した。漏れ補正線形ユニット(Leaky ReLU)とバッチ正規化(BN)をD_2のスケール指数線形ユニット(SELU)で置換し,収束問題を軽減した。KL発散を最小化する新しい損失関数を設計し,モデルをより良く最適化した。CIFAR-10/100データセットに関する大規模な実験は,提案方法が収束とモード崩壊の問題を効果的に解決することができることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  弁別器 ,  ゲーム ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  線形性 ,  不安定性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  正規化
準シソーラス用語： 生成モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： GAN ,  収束 ,  モード崩壊

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： GaN ,  収束 ,  崩壊