論文の概要: Non-saturating GAN training as divergence minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08029v1
• Date: Thu, 15 Oct 2020 21:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 03:26:01.278031
• Title: Non-saturating GAN training as divergence minimization
• Title（参考訳）: ばらつき最小化としての非飽和GANトレーニング
• Authors: Matt Shannon, Ben Poole, Soroosh Mariooryad, Tom Bagby, Eric Battenberg, David Kao, Daisy Stanton, RJ Skerry-Ryan
• Abstract要約: 本研究は,非飽和生成対向ネットワーク(GAN)トレーニングが,f分割をほぼ最小化することを示す。 これらの結果から, 試料の品質は高いが, 多様性は低いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.459183156517728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-saturating generative adversarial network (GAN) training is widely used and has continued to obtain groundbreaking results. However so far this approach has lacked strong theoretical justification, in contrast to alternatives such as f-GANs and Wasserstein GANs which are motivated in terms of approximate divergence minimization. In this paper we show that non-saturating GAN training does in fact approximately minimize a particular f-divergence. We develop general theoretical tools to compare and classify f-divergences and use these to show that the new f-divergence is qualitatively similar to reverse KL. These results help to explain the high sample quality but poor diversity often observed empirically when using this scheme.
• Abstract（参考訳）: non-saturating generative adversarial network (gan) トレーニングは広く使われており、画期的な結果を得続けている。 しかし、このアプローチは f-GANs や Wasserstein GANs など、近似的発散最小化の観点から動機付けられた代替案とは対照的に、強い理論的な正当化を欠いている。 本稿では,非飽和なGANトレーニングが,f-発散をほぼ最小化することを示す。 我々は、f-分枝を比較・分類するための一般的な理論ツールを開発し、これらを用いて、新しいf-分枝が逆KLと質的に類似していることを示す。 これらの結果から, 試料の品質は高いが, 多様性は低いことが示唆された。

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