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我學者解決生成對抗網絡的模式崩潰問題

2024-02-29 13:10:09 來源: 科技日報

記者從中國科學技術大學獲悉,該校九韶團隊研究了模式崩潰發生的根本機理,基于數學理論分析提出了一種新方法定量檢測和解決生成對抗網絡(GANs)中的模式崩潰問題。該成果日前發表于國際學術期刊《IEEE模式分析與機器智能匯刊》。rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

生成對抗網絡(GAN),是廣泛使用的生成模型。其通過學習真實樣本的分布,被用于合成復雜逼真的數據。然而,模式崩潰是生成對抗網絡面臨的一個重要挑戰,即生成樣本的多樣性明顯低于真實樣本的多樣性,這對進一步應用造成了困擾。由于生成對抗網絡及其訓練過程的復雜性,涉及多種可能的因素和環節,一直無法明確究竟是何種機理導致模式崩潰的發生。rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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經過深入研究,研究團隊發現了生成對抗網絡產生模式崩潰的根本機理。理論分析表明,當真實數據存在多個模式時,生成器損失函數關于其參數是非凸的。具體而言,導致生成分布僅覆蓋真實分布的部分模式的參數,是生成器損失函數的局部極小點。rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

為了解決模式崩潰問題,研究團隊提出了一個統一的框架,稱為動態生成對抗網絡(DynGAN)。該方法通過對可觀察的判別器輸出設置相應閾值,檢測出生成器無法生成的樣本,即崩潰樣。根據這些崩潰樣本劃分訓練集,然后在這些劃分上訓練動態條件的生成模型。rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

這項研究結果理論確保了所提新方法DynGAN的漸進式模式覆蓋。合成數據集和現實世界數據集的實驗表明,DynGAN在克服模式崩潰方面超過了現有GAN及其變體。研究人員表示,該研究工作不僅推進了生成對抗網絡的理論研究,也為完善生成模型的模式覆蓋提供了重要的實現手段。rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

(中國科大供圖)rat速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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