論文の概要: Generative Adversarial Networks (GANs): Challenges, Solutions, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00065v3
• Date: Fri, 9 Oct 2020 09:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 03:38:51.505767
• Title: Generative Adversarial Networks (GANs): Challenges, Solutions, and Future Directions
• Title（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の課題,解決策,今後の方向性
• Authors: Divya Saxena, Jiannong Cao
• Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GANs) は、近年注目されている深層生成モデルの新しいクラスである。 GANは、画像、オーディオ、データに対して暗黙的に複雑で高次元の分布を学習する。 GANのトレーニングには、モード崩壊、非収束、不安定といった大きな課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.839877885431806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) is a novel class of deep generative models which has recently gained significant attention. GANs learns complex and high-dimensional distributions implicitly over images, audio, and data. However, there exists major challenges in training of GANs, i.e., mode collapse, non-convergence and instability, due to inappropriate design of network architecture, use of objective function and selection of optimization algorithm. Recently, to address these challenges, several solutions for better design and optimization of GANs have been investigated based on techniques of re-engineered network architectures, new objective functions and alternative optimization algorithms. To the best of our knowledge, there is no existing survey that has particularly focused on broad and systematic developments of these solutions. In this study, we perform a comprehensive survey of the advancements in GANs design and optimization solutions proposed to handle GANs challenges. We first identify key research issues within each design and optimization technique and then propose a new taxonomy to structure solutions by key research issues. In accordance with the taxonomy, we provide a detailed discussion on different GANs variants proposed within each solution and their relationships. Finally, based on the insights gained, we present the promising research directions in this rapidly growing field.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GANs) は、近年注目されている深層生成モデルの新しいクラスである。 GANは、画像、オーディオ、データに対して暗黙的に複雑で高次元の分布を学習する。 しかし、ネットワークアーキテクチャの不適切な設計、目的関数の使用、最適化アルゴリズムの選択などにより、モード崩壊、非収束、不安定といった GAN のトレーニングには大きな課題がある。 近年,これらの課題に対処するために,ネットワークアーキテクチャの再設計技術,新たな目的関数,代替最適化アルゴリズムに基づいて,GANの設計と最適化のためのいくつかのソリューションが検討されている。 私たちの知る限りでは、これらのソリューションの広範かつ体系的な開発に特に注目する既存の調査はありません。 本研究では,GANの課題に対処するために提案したGANの設計および最適化ソリューションの進歩に関する総合的な調査を行う。 まず,各設計・最適化手法における主要な研究課題を特定し,主要な研究課題によるソリューション構築のための新たな分類法を提案する。 分類法に従って,各解において提案される異なるGANの変種とその関係について,詳細な議論を行う。 最後に、得られた知見に基づいて、この急速に成長する分野における有望な研究方向性を示す。

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