論文の概要: Functional Space Analysis of Local GAN Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04448v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 18:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:32:11.447463
• Title: Functional Space Analysis of Local GAN Convergence
• Title（参考訳）: 局所GAN収束の機能空間解析
• Authors: Valentin Khrulkov, Artem Babenko, Ivan Oseledets
• Abstract要約: 一般機能空間における対向訓練の局所的ダイナミクスについて検討する。 偏微分方程式の系としてどのように表現できるかを示す。 我々の視点では、GANの安定化によく使われる実践的なトリックについて、いくつかの洞察が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.985600125290908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work demonstrated the benefits of studying continuous-time dynamics governing the GAN training. However, this dynamics is analyzed in the model parameter space, which results in finite-dimensional dynamical systems. We propose a novel perspective where we study the local dynamics of adversarial training in the general functional space and show how it can be represented as a system of partial differential equations. Thus, the convergence properties can be inferred from the eigenvalues of the resulting differential operator. We show that these eigenvalues can be efficiently estimated from the target dataset before training. Our perspective reveals several insights on the practical tricks commonly used to stabilize GANs, such as gradient penalty, data augmentation, and advanced integration schemes. As an immediate practical benefit, we demonstrate how one can a priori select an optimal data augmentation strategy for a particular generation task.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、GANトレーニングを統括する連続時間力学の研究の利点を示した。 しかし、このダイナミクスはモデルパラメータ空間で解析され、その結果有限次元のダイナミクス系となる。 本稿では,一般関数空間における逆訓練の局所的ダイナミクスを研究する新しい視点を提案し,偏微分方程式系として表現できることを示す。 したがって、収束特性は、得られた微分作用素の固有値から推定することができる。 これらの固有値は、トレーニング前にターゲットデータセットから効率的に推定できることを示す。 我々の視点では、勾配ペナルティやデータ拡張、高度な統合スキームなど、GANの安定化に一般的に使用される実践的手法に関するいくつかの知見が明らかになっている。 即効的な利点として、特定の生成タスクに対して最適なデータ拡張戦略を事前選択できることを実証する。

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