論文の概要: DAWSON: A Domain Adaptive Few Shot Generation Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00576v1
- Date: Thu, 2 Jan 2020 00:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 04:02:49.812127
- Title: DAWSON: A Domain Adaptive Few Shot Generation Framework
- Title（参考訳）: DAWSON: ドメイン適応型Fewショット生成フレームワーク
- Authors: Weixin Liang, Zixuan Liu and Can Liu
- Abstract要約: メタ学習に基づくGANのためのドメイン適応FewShot生成フレームワーク。
Dawsonは、幅広いメタ学習アルゴリズムとアーキテクチャのバリエーションを持つ様々なGANをサポートするプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
DAWSONをベースとして,最初の数ショット音楽生成モデルであるMUSIC MATINEEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.864750946112894
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training a Generative Adversarial Networks (GAN) for a new domain from
scratch requires an enormous amount of training data and days of training time.
To this end, we propose DAWSON, a Domain Adaptive FewShot Generation
FrameworkFor GANs based on meta-learning. A major challenge of applying
meta-learning GANs is to obtain gradients for the generator from evaluating it
on development sets due to the likelihood-free nature of GANs. To address this
challenge, we propose an alternative GAN training procedure that naturally
combines the two-step training procedure of GANs and the two-step training
procedure of meta-learning algorithms. DAWSON is a plug-and-play framework that
supports a broad family of meta-learning algorithms and various GANs with
architectural-variants. Based on DAWSON, We also propose MUSIC MATINEE, which
is the first few-shot music generation model. Our experiments show that MUSIC
MATINEE could quickly adapt to new domains with only tens of songs from the
target domains. We also show that DAWSON can learn to generate new digits with
only four samples in the MNIST dataset. We release source codes implementation
of DAWSON in both PyTorch and Tensorflow, generated music samples on two genres
and the lightning video.
- Abstract（参考訳）: 新たなドメインをゼロからGAN(Generative Adversarial Networks)にトレーニングするには,膨大な量のトレーニングデータとトレーニング期間が必要です。
そこで本稿では,メタ学習に基づくドメイン適応FewShot生成フレームワークであるDAWSONを提案する。
メタラーニング GAN を適用する上での大きな課題は、GAN の可能性が低いため、開発セット上での評価から、ジェネレータの勾配を得ることである。
この課題に対処するために、GANの2段階の訓練手順とメタ学習アルゴリズムの2段階の訓練手順を自然に組み合わせた代替的なGAN訓練手順を提案する。
DAWSONは、幅広いメタ学習アルゴリズムとアーキテクチャのバリエーションを持つ様々なGANをサポートするプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
DAWSONをベースとして,最初の数ショット音楽生成モデルであるMUSIC MATINEEを提案する。
実験の結果,MUSIC MATINEEは対象ドメインから数十曲しか歌わない新しいドメインに迅速に適応できることがわかった。
また、DAWSONは、MNISTデータセットに4つのサンプルだけで新しい桁を生成することができることを示す。
我々は、PyTorchとTensorflowの両方でDAWSONのソースコード実装を公開し、2つのジャンルの楽曲サンプルとLightningビデオを生成した。
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