論文の概要: AE-OT-GAN: Training GANs from data specific latent distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03698v2
- Date: Mon, 27 Jan 2020 15:25:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 09:44:37.340604
- Title: AE-OT-GAN: Training GANs from data specific latent distribution
- Title（参考訳）: AE-OT-GAN:データ固有の潜伏分布からGANを訓練する
- Authors: Dongsheng An, Yang Guo, Min Zhang, Xin Qi, Na Lei, Shing-Tung Yau, and
Xianfeng Gu
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、現実的かつクリップな画像を生成するモデルである。
GANはしばしばモード崩壊問題に遭遇し、連続DNNを用いて本質的不連続分布変換マップを近似することから訓練に固執する。
最近提案されたAE-OTモデルでは、不連続なdistribu-tion変換マップを明示的に計算することで、この問題に対処している。
本稿では,AE-OT-GANモデルを用いて,高品質な画像を生成すると同時に,モード崩壊/混合問題を克服する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.48007565143911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Though generative adversarial networks (GANs) areprominent models to generate
realistic and crisp images,they often encounter the mode collapse problems and
arehard to train, which comes from approximating the intrinsicdiscontinuous
distribution transform map with continuousDNNs. The recently proposed AE-OT
model addresses thisproblem by explicitly computing the discontinuous
distribu-tion transform map through solving a semi-discrete optimaltransport
(OT) map in the latent space of the autoencoder.However the generated images
are blurry. In this paper, wepropose the AE-OT-GAN model to utilize the
advantages ofthe both models: generate high quality images and at thesame time
overcome the mode collapse/mixture problems.Specifically, we first faithfully
embed the low dimensionalimage manifold into the latent space by training an
autoen-coder (AE). Then we compute the optimal transport (OT)map that pushes
forward the uniform distribution to the la-tent distribution supported on the
latent manifold. Finally,our GAN model is trained to generate high quality
imagesfrom the latent distribution, the distribution transform mapfrom which to
the empirical data distribution will be con-tinuous. The paired data between
the latent code and thereal images gives us further constriction about the
generator.Experiments on simple MNIST dataset and complex datasetslike Cifar-10
and CelebA show the efficacy and efficiency ofour proposed method.
- Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、現実的かつ鮮明な画像を生成するために優位なモデルであるが、しばしばモード崩壊問題に遭遇し、連続DNNを用いて本質的不連続分布変換マップを近似することによる訓練に固執する。
最近提案されたAE-OTモデルは、半離散最適トランスポート(OT)マップをオートエンコーダの潜在空間で解くことで、不連続なディストリビューション変換マップを明示的に計算することで、この問題に対処する。
本稿では,ae-ot-ganモデルを用いて,高画質画像の生成とモード崩壊/混合問題の克服という2つのモデルの利点を生かして,まず,低次元画像多様体をオートエンコーダ(ae)の訓練により潜在空間に忠実に埋め込む。
次に、潜在多様体上で支持されるla-tent分布に一様分布を前進させる最適なトランスポート(ot)マップを計算する。
最後に、当社のganモデルは、潜在分布から高品質な画像を生成するように訓練され、実験データ分布への分布変換マップが連続的に作成されます。
MNISTデータセットとCifar-10やCelebAのような複雑なデータセットに対する実験は,提案手法の有効性と有効性を示している。
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