論文の概要: The Bures Metric for Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09096v3
• Date: Tue, 27 Apr 2021 14:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 20:13:51.359208
• Title: The Bures Metric for Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成的逆ネットワークのためのバーズ計量
• Authors: Hannes De Meulemeester, Joachim Schreurs, Micha\"el Fanuel, Bart De Moor and Johan A.K. Suykens
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質なサンプルを生成する高性能な生成手法である。 実バッチの多様性と偽バッチの多様性を一致させることを提案する。 多様性マッチングはモード崩壊を著しく低減し, サンプル品質に肯定的な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.69910379275607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) are performant generative methods yielding high-quality samples. However, under certain circumstances, the training of GANs can lead to mode collapse or mode dropping, i.e. the generative models not being able to sample from the entire probability distribution. To address this problem, we use the last layer of the discriminator as a feature map to study the distribution of the real and the fake data. During training, we propose to match the real batch diversity to the fake batch diversity by using the Bures distance between covariance matrices in feature space. The computation of the Bures distance can be conveniently done in either feature space or kernel space in terms of the covariance and kernel matrix respectively. We observe that diversity matching reduces mode collapse substantially and has a positive effect on the sample quality. On the practical side, a very simple training procedure, that does not require additional hyperparameter tuning, is proposed and assessed on several datasets.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質なサンプルを生成する高性能な生成手法である。 しかし、ある状況下では、ganのトレーニングはモードの崩壊やモードの低下、すなわち確率分布全体からサンプルできない生成モデルにつながる可能性がある。 この問題に対処するために,識別器の最後の層を特徴マップとして,実データと偽データの分布について検討する。 学習中,特徴空間における共分散行列間のバーズ距離を用いて,実際のバッチの多様性を偽のバッチの多様性と一致させることを提案する。 バーズ距離の計算は、共分散行列とカーネル行列を用いて、それぞれ特徴空間または核空間のいずれかにおいて便利に行うことができる。 多様性マッチングはモード崩壊を著しく低減し, サンプル品質に肯定的な影響を及ぼす。 実用面では、追加のハイパーパラメータチューニングを必要としない非常に単純なトレーニング手順を提案し、いくつかのデータセットで評価する。

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