Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wasserstein Proximal of GANs

論文の概要: Wasserstein Proximal of GANs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06862v1
Date: Sat, 13 Feb 2021 05:29:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-16 16:01:15.321228
Title: Wasserstein Proximal of GANs
Title（参考訳）: GANのWasserstein近位
Authors: Alex Tong Lin, Wuchen Li, Stanley Osher, Guido Montufar
Abstract要約: 生成器にWasserstein-2 metric proximalを適用することにより,生成敵ネットワークを訓練する新しい方法を提案する。本手法は,壁時計時間とフレシェット開始距離の観点で,トレーニングの速度と安定性を向上できることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.89179309980335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a new method for training generative adversarial networks by applying the Wasserstein-2 metric proximal on the generators. The approach is based on Wasserstein information geometry. It defines a parametrization invariant natural gradient by pulling back optimal transport structures from probability space to parameter space. We obtain easy-to-implement iterative regularizers for the parameter updates of implicit deep generative models. Our experiments demonstrate that this method improves the speed and stability of training in terms of wall-clock time and Fr\'echet Inception Distance.
Abstract（参考訳）: 生成器にWasserstein-2 metric proximalを適用することにより,生成敵ネットワークを訓練する新しい方法を提案する。このアプローチはwasserstein information geometryに基づいている。確率空間からパラメータ空間へ最適な輸送構造を引き戻すことによって、パラメータ化不変自然勾配を定義する。暗黙的な深層生成モデルのパラメータ更新のための繰り返し正規化器を簡易に実装する。本実験では, ウォールクロック時間, Fr\'echet Inception Distance の点で, トレーニングの速度と安定性を改善することを実証した。

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