論文の概要: Stabilization of generative adversarial networks via noisy scale-space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00220v2
- Date: Tue, 4 May 2021 01:12:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 11:47:53.876853
- Title: Stabilization of generative adversarial networks via noisy scale-space
- Title（参考訳）: 雑音スケール空間による生成逆ネットワークの安定化
- Authors: Kensuke Nakamura and Simon Korman and Byung-Woo Hong
- Abstract要約: Generative adversarial Network(GAN)は、与えられた現実に基づいて偽のデータを生成するためのフレームワークです。
GANを安定化させるために、ノイズは実と偽の分布の重なりを拡大する。
データ平滑化はデータの寸法を減少させるが、ganが高周波情報を学習する能力を抑制する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.574517227976925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative adversarial networks (GAN) is a framework for generating fake data
based on given reals but is unstable in the optimization. In order to stabilize
GANs, the noise enlarges the overlap of the real and fake distributions at the
cost of significant variance. The data smoothing may reduce the dimensionality
of data but suppresses the capability of GANs to learn high-frequency
information. Based on these observations, we propose a data representation for
GANs, called noisy scale-space, that recursively applies the smoothing with
noise to data in order to preserve the data variance while replacing
high-frequency information by random data, leading to a coarse-to-fine training
of GANs. We also present a synthetic data-set using the Hadamard bases that
enables us to visualize the true distribution of data. We experiment with a
DCGAN with the noise scale-space (NSS-GAN) using major data-sets in which
NSS-GAN overtook state-of-the-arts in most cases independent of the image
content.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gan) は、与えられた実数に基づく偽データを生成するフレームワークであるが、最適化では不安定である。
GANを安定させるために、ノイズは実と偽の分布の重なりを、大きなばらつきを犠牲にして拡大する。
データの平滑化はデータの次元性を低下させるが、GANが高周波情報を学ぶ能力を抑制する。
そこで本研究では,gansの周波数変動をランダムなデータに置き換えつつデータ分散を保ちながら,データにノイズの平滑化を再帰的に適用し,gansの粗大から細かなトレーニングを実現する,ノイズスケール空間と呼ばれるgansのデータ表現を提案する。
また,データの真の分布を可視化するアダマールベースを用いた合成データセットも提示する。
我々は,NSS-GANが画像の内容に依存しない場合の最先端の処理を行う主要なデータセットを用いて,ノイズスケール空間(NSS-GAN)を持つDCGANを実験した。
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