論文の概要: Cumulant GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06625v3
• Date: Tue, 24 Aug 2021 15:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:15:21.422812
• Title: Cumulant GAN
• Title（参考訳）: Cumulant GAN
• Authors: Yannis Pantazis, Dipjyoti Paul, Michail Fasoulakis, Yannis Stylianou and Markos Katsoulakis
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)を学習するための新しい損失関数を提案する。 対応する最適化問題は R'enyi divergence minimization と同値であることを示す。 我々は,画像生成がWasserstein GANに対してより堅牢であることを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4556035872983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel loss function for training Generative Adversarial Networks (GANs) aiming towards deeper theoretical understanding as well as improved stability and performance for the underlying optimization problem. The new loss function is based on cumulant generating functions giving rise to \emph{Cumulant GAN}. Relying on a recently-derived variational formula, we show that the corresponding optimization problem is equivalent to R{\'e}nyi divergence minimization, thus offering a (partially) unified perspective of GAN losses: the R{\'e}nyi family encompasses Kullback-Leibler divergence (KLD), reverse KLD, Hellinger distance and $\chi^2$-divergence. Wasserstein GAN is also a member of cumulant GAN. In terms of stability, we rigorously prove the linear convergence of cumulant GAN to the Nash equilibrium for a linear discriminator, Gaussian distributions and the standard gradient descent ascent algorithm. Finally, we experimentally demonstrate that image generation is more robust relative to Wasserstein GAN and it is substantially improved in terms of both inception score and Fr\'echet inception distance when both weaker and stronger discriminators are considered.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,より深い理論的理解と基礎的最適化問題に対する安定性と性能の向上を目的とした,gans(generative adversarial network)訓練のための新しい損失関数を提案する。 新たな損失関数は、\emph{cumulant gan} を生成する累積生成関数に基づいている。 最近派生した変分公式に依拠して、対応する最適化問題は r{\'e}nyi 分岐最小化に相当し、gan 損失の(部分的に)統一的な視点を提供する: r{\'e}nyi ファミリーは、kullback-leibler divergence (kld)、reverse kld、helinger distance、$\chi^2$-divergence を含む。 Wasserstein GANは累積GANのメンバーでもある。 安定性の面では、線形判別器、ガウス分布および標準勾配降下上昇アルゴリズムに対する累積GANのナッシュ平衡への線形収束を厳密に証明する。 最後に,Wasserstein GANに対して画像生成がより堅牢であることが実験的に証明され,より弱い判別器と強い判別器の両方を考慮すると,開始点とFr'echet開始距離の両方で大幅に改善される。

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