論文の概要: Instance Selection for GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15255v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 04:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 13:14:09.241061
• Title: Instance Selection for GANs
• Title（参考訳）: GANのインスタンス選択
• Authors: Terrance DeVries, Michal Drozdzal and Graham W. Taylor
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質な合成画像を生成するために広く採用されている。 GANはしばしばデータ多様体の外にある非現実的なサンプルを生成する。 本稿では,サンプルの品質向上のための新しいアプローチを提案する。モデルトレーニングが行われる前に,インスタンス選択によるトレーニングデータセットの変更を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.196177369030146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Generative Adversarial Networks (GANs) have led to their widespread adoption for the purposes of generating high quality synthetic imagery. While capable of generating photo-realistic images, these models often produce unrealistic samples which fall outside of the data manifold. Several recently proposed techniques attempt to avoid spurious samples, either by rejecting them after generation, or by truncating the model's latent space. While effective, these methods are inefficient, as a large fraction of training time and model capacity are dedicated towards samples that will ultimately go unused. In this work we propose a novel approach to improve sample quality: altering the training dataset via instance selection before model training has taken place. By refining the empirical data distribution before training, we redirect model capacity towards high-density regions, which ultimately improves sample fidelity, lowers model capacity requirements, and significantly reduces training time. Code is available at https://github.com/uoguelph-mlrg/instance_selection_for_gans.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の最近の進歩は、高品質な合成画像を生成するために広く採用されている。 フォトリアリスティックな画像を生成することができるが、これらのモデルはしばしばデータ多様体の外にある非現実的サンプルを生成する。 最近提案されたいくつかの手法は、生成後のサンプルを拒絶したり、モデルの潜在空間を切断したりすることで、急激なサンプルを避けるよう試みている。 有効ではあるが、これらの手法は非効率であり、トレーニング時間とモデルのキャパシティの大部分は最終的に使われないサンプルに向けられている。 本稿では,サンプル品質を改善するための新しい手法を提案する。モデルトレーニングが行われる前に,インスタンス選択を通じてトレーニングデータセットを変更する。 実験データ分散をトレーニング前に精錬することにより,モデルキャパシティを高密度領域にリダイレクトし,最終的にサンプルの忠実度を改善し,モデルのキャパシティ要件を低くし,トレーニング時間を著しく短縮する。 コードはhttps://github.com/uoguelph-mlrg/instance_selection_for_gansで入手できる。

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