論文の概要: HGAN: Hybrid Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03710v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 03:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:00:10.675022
• Title: HGAN: Hybrid Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: hgan: ハイブリッド生成型adversarial network
• Authors: Seyed Mehdi Iranmanesh and Nasser M. Nasrabadi
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰モデルを用いてデータ密度推定を行うハイブリッド生成逆数ネットワーク(HGAN)を提案する。 GAN定式化における新しい深層構造は、単純なGANトレーニング手法に加えて、自己回帰モデル情報を逆向きに蒸留するために開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.940501417539416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a simple approach to train Generative Adversarial Networks (GANs) in order to avoid a \textit {mode collapse} issue. Implicit models such as GANs tend to generate better samples compared to explicit models that are trained on tractable data likelihood. However, GANs overlook the explicit data density characteristics which leads to undesirable quantitative evaluations and mode collapse. To bridge this gap, we propose a hybrid generative adversarial network (HGAN) for which we can enforce data density estimation via an autoregressive model and support both adversarial and likelihood framework in a joint training manner which diversify the estimated density in order to cover different modes. We propose to use an adversarial network to \textit {transfer knowledge} from an autoregressive model (teacher) to the generator (student) of a GAN model. A novel deep architecture within the GAN formulation is developed to adversarially distill the autoregressive model information in addition to simple GAN training approach. We conduct extensive experiments on real-world datasets (i.e., MNIST, CIFAR-10, STL-10) to demonstrate the effectiveness of the proposed HGAN under qualitative and quantitative evaluations. The experimental results show the superiority and competitiveness of our method compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を訓練する簡単な手法を提案する。 GANのような暗黙のモデルは、抽出可能なデータ可能性に基づいて訓練された明示的なモデルと比較して、より良いサンプルを生成する傾向がある。 しかしgansは明示的なデータ密度特性を見落とし、望ましくない定量的評価とモード崩壊をもたらす。 このギャップを埋めるために,HGAN(Hybrid generation adversarial Network)を提案し,自己回帰モデルを介してデータ密度推定を強制し,異なるモードをカバーするために推定密度を多様化する共同トレーニング方法で,対人フレームワークと可能性フレームワークの両方をサポートする。 本論文では,自己回帰モデル(ティーチャー)からGANモデルのジェネレータ(学生)へ,その逆ネットワークを \textit {transfer knowledge} に用いることを提案する。 GAN定式化における新しい深層構造は、単純なGANトレーニング手法に加えて、自己回帰モデル情報を逆向きに蒸留するために開発されている。 実世界のデータセット(MNIST, CIFAR-10, STL-10)について, 定性的, 定量的な評価を行い, 提案したHGANの有効性を実証する。 実験の結果,本手法のベースラインに対する優位性と競合性が示された。

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