論文の概要: Generalization Properties of Optimal Transport GANs with Latent Distribution Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14641v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 07:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 19:44:20.055610
• Title: Generalization Properties of Optimal Transport GANs with Latent Distribution Learning
• Title（参考訳）: 潜在分布学習を用いた最適輸送ganの一般化特性
• Authors: Giulia Luise, Massimiliano Pontil and Carlo Ciliberto
• Abstract要約: 本研究では,潜伏分布とプッシュフォワードマップの複雑さの相互作用が性能に与える影響について検討する。 我々の分析に感銘を受けて、我々はGANパラダイム内での潜伏分布とプッシュフォワードマップの学習を提唱した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.25145141639159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Generative Adversarial Networks (GAN) framework is a well-established paradigm for probability matching and realistic sample generation. While recent attention has been devoted to studying the theoretical properties of such models, a full theoretical understanding of the main building blocks is still missing. Focusing on generative models with Optimal Transport metrics as discriminators, in this work we study how the interplay between the latent distribution and the complexity of the pushforward map (generator) affects performance, from both statistical and modelling perspectives. Motivated by our analysis, we advocate learning the latent distribution as well as the pushforward map within the GAN paradigm. We prove that this can lead to significant advantages in terms of sample complexity.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GAN) フレームワークは、確率マッチングと現実的なサンプル生成のための確立されたパラダイムである。 近年、これらのモデルの理論的性質の研究に注目が集まっているが、主要なビルディングブロックの完全な理論的理解はいまだに欠けている。 本研究は, 識別器として最適輸送指標を用いた生成モデルに着目し, 潜在分布とプッシュフォワードマップ(ジェネレータ)の複雑さの相互作用が, 統計的およびモデリング的視点からの性能に与える影響について検討する。 本分析により,我々は,GANパラダイム内での潜伏分布とプッシュフォワードマップの学習を提唱した。 これはサンプルの複雑さの点で大きな利点をもたらすことを証明します。

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