論文の概要: Partition-Guided GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00816v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 00:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 14:02:39.617876
• Title: Partition-Guided GANs
• Title（参考訳）: 分割ガイドガン
• Authors: Mohammadreza Armandpour, Ali Sadeghian, Chunyuan Li, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 私たちは、スペースを小さな領域に分割し、それぞれがよりシンプルな分布を持ち、各パーティションごとに異なるジェネレータを訓練するパーティションーを設計します。 これはラベルを必要とせずに教師なしの方法で実行される。 各種標準ベンチマーク実験の結果,提案手法が近年の手法を上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.980473635585234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite the success of Generative Adversarial Networks (GANs), their training suffers from several well-known problems, including mode collapse and difficulties learning a disconnected set of manifolds. In this paper, we break down the challenging task of learning complex high dimensional distributions, supporting diverse data samples, to simpler sub-tasks. Our solution relies on designing a partitioner that breaks the space into smaller regions, each having a simpler distribution, and training a different generator for each partition. This is done in an unsupervised manner without requiring any labels. We formulate two desired criteria for the space partitioner that aid the training of our mixture of generators: 1) to produce connected partitions and 2) provide a proxy of distance between partitions and data samples, along with a direction for reducing that distance. These criteria are developed to avoid producing samples from places with non-existent data density, and also facilitate training by providing additional direction to the generators. We develop theoretical constraints for a space partitioner to satisfy the above criteria. Guided by our theoretical analysis, we design an effective neural architecture for the space partitioner that empirically assures these conditions. Experimental results on various standard benchmarks show that the proposed unsupervised model outperforms several recent methods.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の成功にもかかわらず、それらのトレーニングは、モード崩壊や不連結な多様体の集合を学ぶことの難しさなど、よく知られた問題に悩まされている。 本稿では,複雑な高次元分布を学習し,多様なデータサンプルをサポートし,より簡単なサブタスクを実現するという課題について述べる。 私たちのソリューションは、スペースを小さなリージョンに分割し、それぞれがよりシンプルな分散を持ち、パーティション毎に異なるジェネレータをトレーニングするパーティショナの設計に依存しています。 これはラベルを必要とせずに教師なしの方法で実行される。 1) 接続されたパーティションを生成するためと, 2) パーティションとデータサンプルの間の距離のプロキシを提供するためであり, その距離を減らすための方法である。 これらの基準は、存在しないデータ密度の場所からサンプルを作成することを避け、また、ジェネレータに追加の指示を与えることで訓練を容易にする。 上記の条件を満たすために空間分割器の理論的制約を開発する。 理論解析の導出により,我々は,経験的にこれらの条件を保証できる空間分割器のための効果的なニューラルアーキテクチャを設計した。 各種標準ベンチマーク実験の結果,提案手法が近年の手法を上回っていることがわかった。

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