Mini parti ayrımcılığı

1. Minibatch ayrımcılığı nedir?
2. Mod GAN'larının çökmesini nasıl önlersiniz??
3. GAN eğitimimi nasıl iyileştirebilirim?
4. GAN neden kararsız?

Minibatch ayrımcılığı nedir?

Mini Parti Ayrımcılığı, tek tek numuneler yerine tüm küçük numune grupları arasında ayrım yaptığımız, üretken çekişmeli ağlar için ayrımcı bir tekniktir. Bu, jeneratörün çökmesini önlemek içindir.

Mod GAN'larının çökmesini nasıl önlersiniz??

Dikkatlice ayarlanmış bir öğrenme oranı, mod çökmesi gibi bazı ciddi GAN sorunlarını azaltabilir. Spesifik olarak, öğrenme oranını düşürün ve mod çökmesi gerçekleştiğinde eğitimi yeniden yapın. Ayrıca üreteç ve ayrımcı için farklı öğrenme oranlarıyla deneyler yapabiliriz.

GAN eğitimimi nasıl iyileştirebilirim?

Ek İpuçları ve Püf Noktaları

1. Özellik eşleştirme. Yarı denetimli öğrenmeyi kullanarak bir GAN geliştirin.
2. Mini parti ayrımcılığı. Bir mini partide birden çok örnekte özellikler geliştirin.
3. Tarihsel ortalama. Geçmişi dahil etmek için kayıp işlevini güncelleyin.
4. Tek taraflı etiket yumuşatma. ...
5. Sanal toplu normalleştirme.

GAN neden kararsız?

GAN'ların iki ağdan oluşması ve her birinin kendi kayıp işlevine sahip olması, GAN'ların doğal olarak kararsız olmalarına neden olur - sorunun biraz daha derinine iner, Jeneratör (G) kaybı GAN kararsızlığına yol açabilir , bu, gradyan kaybolma sorununun nedeni olabilir ...