論文の概要: Sinkhorn Natural Gradient for Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04162v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 02:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 00:25:26.817814
• Title: Sinkhorn Natural Gradient for Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデルに対するシンクホーン自然勾配
• Authors: Zebang Shen and Zhenfu Wang and Alejandro Ribeiro and Hamed Hassani
• Abstract要約: 本研究では,シンクホーンの発散による確率空間上の最も急降下法として機能するシンクホーン自然勾配(SiNG)アルゴリズムを提案する。 本稿では,SiNG の主要成分であるシンクホーン情報行列 (SIM) が明示的な表現を持ち,対数的スケールの複雑さを正確に評価できることを示す。 本実験では,SiNGと最先端のSGD型解法を定量的に比較し,その有効性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.89871274202439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of minimizing a functional over a parametric family of probability measures, where the parameterization is characterized via a push-forward structure. An important application of this problem is in training generative adversarial networks. In this regard, we propose a novel Sinkhorn Natural Gradient (SiNG) algorithm which acts as a steepest descent method on the probability space endowed with the Sinkhorn divergence. We show that the Sinkhorn information matrix (SIM), a key component of SiNG, has an explicit expression and can be evaluated accurately in complexity that scales logarithmically with respect to the desired accuracy. This is in sharp contrast to existing natural gradient methods that can only be carried out approximately. Moreover, in practical applications when only Monte-Carlo type integration is available, we design an empirical estimator for SIM and provide the stability analysis. In our experiments, we quantitatively compare SiNG with state-of-the-art SGD-type solvers on generative tasks to demonstrate its efficiency and efficacy of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パラメータ化がプッシュフォワード構造によって特徴づけられるパラメトリックな確率測度に対して関数を最小化する問題を考える。 この問題の重要な応用は、生成的敵ネットワークのトレーニングである。 本研究では,シンクホーンの発散による確率空間上の最も急降下法として機能するシンクホーン自然勾配(SiNG)アルゴリズムを提案する。 我々は,SiNGのキーコンポーネントであるシンクホーン情報行列(SIM)が明示的な表現を持ち,所望の精度で対数的にスケールする複雑性を正確に評価できることを示した。 これは、およそしか実行できない既存の自然勾配法とは対照的である。 さらに,モンテカルロ型統合のみの実用化においては,SIMの実証的推定器を設計し,安定性解析を行う。 本実験では,SiNGと最先端のSGD型解法を定量的に比較し,その有効性と有効性を示す。

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