論文の概要: Dynamically Grown Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08505v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 01:25:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 07:40:00.355221
• Title: Dynamically Grown Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 動的に成長する生成的対向ネットワーク
• Authors: Lanlan Liu, Yuting Zhang, Jia Deng, Stefano Soatto
• Abstract要約: 本稿では、ネットワークアーキテクチャとそのパラメータを自動化とともに最適化し、トレーニング中にGANを動的に成長させる手法を提案する。 本手法はアーキテクチャ探索手法を勾配に基づく訓練とインターリーブステップとして組み込んで,ジェネレータと識別器の最適アーキテクチャ成長戦略を定期的に探究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.43128389995341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work introduced progressive network growing as a promising way to ease the training for large GANs, but the model design and architecture-growing strategy still remain under-explored and needs manual design for different image data. In this paper, we propose a method to dynamically grow a GAN during training, optimizing the network architecture and its parameters together with automation. The method embeds architecture search techniques as an interleaving step with gradient-based training to periodically seek the optimal architecture-growing strategy for the generator and discriminator. It enjoys the benefits of both eased training because of progressive growing and improved performance because of broader architecture design space. Experimental results demonstrate new state-of-the-art of image generation. Observations in the search procedure also provide constructive insights into the GAN model design such as generator-discriminator balance and convolutional layer choices.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、大規模なGANのトレーニングを容易にするための有望な方法としてプログレッシブネットワーク成長を導入したが、モデル設計とアーキテクチャの成長戦略はまだ未熟であり、異なる画像データのための手動設計が必要である。 本稿では,学習中にGANを動的に成長させる手法を提案し,ネットワークアーキテクチャとそのパラメータを自動化とともに最適化する。 本手法はアーキテクチャ探索手法を勾配に基づく訓練とインターリーブステップとして組み込んで,ジェネレータと識別器の最適アーキテクチャ成長戦略を定期的に探究する。 幅広いアーキテクチャ設計スペースのために、進歩的な成長とパフォーマンス向上によって、トレーニングが容易になるというメリットを享受しています。 実験結果から画像生成の新たな技術が示された。 探索手順における観測は、ジェネレータ・ディスクリミネータのバランスや畳み込み層の選択など、GANモデルの設計に関する構成的な洞察を提供する。

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