論文の概要: Teaching a GAN What Not to Learn
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15639v1
- Date: Thu, 29 Oct 2020 14:44:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 22:08:05.400662
- Title: Teaching a GAN What Not to Learn
- Title（参考訳）: 学ぶべきでないことを教える
- Authors: Siddarth Asokan and Chandra Sekhar Seelamantula
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、本来、対象分布に従うことを学習する教師なし生成モデルとして構想されていた。
本稿では,ペルシアの有名な詩人ルミの思想に動機づけられたGAN問題に対して,異なる視点からアプローチする。
GANフレームワークでは、モデリングを学習しなければならないGAN陽性データだけでなく、回避しなければならないいわゆる負のサンプルも提示します。
この定式化により、判別器は、望ましくない生成サンプルをペナリゼーションすることで、基礎となるターゲット分布をより良く表現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.03447539784024
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative adversarial networks (GANs) were originally envisioned as
unsupervised generative models that learn to follow a target distribution.
Variants such as conditional GANs, auxiliary-classifier GANs (ACGANs) project
GANs on to supervised and semi-supervised learning frameworks by providing
labelled data and using multi-class discriminators. In this paper, we approach
the supervised GAN problem from a different perspective, one that is motivated
by the philosophy of the famous Persian poet Rumi who said, "The art of knowing
is knowing what to ignore." In the GAN framework, we not only provide the GAN
positive data that it must learn to model, but also present it with so-called
negative samples that it must learn to avoid - we call this "The Rumi
Framework." This formulation allows the discriminator to represent the
underlying target distribution better by learning to penalize generated samples
that are undesirable - we show that this capability accelerates the learning
process of the generator. We present a reformulation of the standard GAN (SGAN)
and least-squares GAN (LSGAN) within the Rumi setting. The advantage of the
reformulation is demonstrated by means of experiments conducted on MNIST,
Fashion MNIST, CelebA, and CIFAR-10 datasets. Finally, we consider an
application of the proposed formulation to address the important problem of
learning an under-represented class in an unbalanced dataset. The Rumi approach
results in substantially lower FID scores than the standard GAN frameworks
while possessing better generalization capability.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は元々、目標分布に従うことを学習する教師なし生成モデルとして考えられていた。
ラベル付きデータを提供し、マルチクラス判別器を使用することで、教師付きおよび半教師付き学習フレームワークに対して、条件付きGAN、補助クラス化GAN(ACGAN)プロジェクトGANを運用する。
本稿では,異なる視点から監督されたgan問題にアプローチする。これはペルシャの有名な詩人ルミの哲学に動機づけられ,「理解する術は何を無視すべきかを知ることである」と述べている。
GANフレームワークでは、モデリングで学ばなければならないGANのポジティブなデータだけでなく、回避するために学ぶべき、いわゆるネガティブなサンプルも提示します。
この定式化により、識別器は、望ましくない生成サンプルをペナル化することで、基礎となるターゲット分布をより良く表現することができる。
本稿では,Rumi 設定における標準 GAN (SGAN) と最小二乗 GAN (LSGAN) の再構成について述べる。
この改定の利点は、MNIST、Fashion MNIST、CelebA、CIFAR-10データセットで実施された実験によって示される。
最後に,不均衡データセットで表現不足のクラスを学習する重要な問題に対処するために,提案手法の適用を検討する。
Rumiアプローチでは、より優れた一般化能力を持ちながら、標準のGANフレームワークよりもかなり低いFIDスコアが得られる。
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