論文の概要: Bridging Maximum Likelihood and Adversarial Learning via $\alpha$-Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06178v1
• Date: Mon, 13 Jul 2020 04:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 22:28:07.530325
• Title: Bridging Maximum Likelihood and Adversarial Learning via $\alpha$-Divergence
• Title（参考訳）: alpha$-divergence による最大確率と逆学習の橋渡し
• Authors: Miaoyun Zhao, Yulai Cong, Shuyang Dai, Lawrence Carin
• Abstract要約: 本稿では,MLと逆学習の利点を統合するために$alpha$-Bridgeを提案する。 我々は、$alpha$-Bridgeの一般化が、最近開発された逆学習を正規化するためのアプローチと密接に関連していることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.26304241440113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maximum likelihood (ML) and adversarial learning are two popular approaches for training generative models, and from many perspectives these techniques are complementary. ML learning encourages the capture of all data modes, and it is typically characterized by stable training. However, ML learning tends to distribute probability mass diffusely over the data space, $e.g.$, yielding blurry synthetic images. Adversarial learning is well known to synthesize highly realistic natural images, despite practical challenges like mode dropping and delicate training. We propose an $\alpha$-Bridge to unify the advantages of ML and adversarial learning, enabling the smooth transfer from one to the other via the $\alpha$-divergence. We reveal that generalizations of the $\alpha$-Bridge are closely related to approaches developed recently to regularize adversarial learning, providing insights into that prior work, and further understanding of why the $\alpha$-Bridge performs well in practice.
• Abstract（参考訳）: 最大可能性(ML)と逆学習は、生成モデルを訓練するための2つの一般的なアプローチであり、多くの観点からこれらの手法は相補的である。 ml学習は、すべてのデータモードのキャプチャを奨励し、典型的には安定したトレーニングによって特徴付けられる。 しかし、ML学習はデータ空間に拡散する確率質量を$e.$で分散し、ぼやけた合成画像を生成する傾向がある。 対戦学習は、モードドロップや微妙な訓練といった実践的な課題にもかかわらず、非常に現実的な自然画像を合成することがよく知られている。 我々は、mlと逆学習の利点を統一する$\alpha$-bridgeを提案し、$\alpha$-divergenceを介して一方から他方へのスムーズな転送を可能にする。 我々は、$\alpha$-Bridgeの一般化が、最近開発された逆学習を正規化するためのアプローチと密接に関連していることを明らかにし、それ以前の作業に対する洞察を提供し、なぜ$\alpha$-Bridgeが実際にうまく機能するのかをさらに理解する。

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