論文の概要: Reparameterized Sampling for Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00352v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 10:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 13:58:28.343625
• Title: Reparameterized Sampling for Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆ネットワークに対する再パラメータ化サンプリング
• Authors: Yifei Wang, Yisen Wang, Jiansheng Yang, Zhouchen Lin
• Abstract要約: 本稿では,マルコフ連鎖をジェネレータの潜在空間に再配置することで,一般依存型提案を可能にする新しいサンプリング手法REP-GANを提案する。 実験的な実験により、我々のREP-GANはサンプル効率を大幅に改善し、同時により良いサンプル品質を得ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.30132908130581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, sampling methods have been successfully applied to enhance the sample quality of Generative Adversarial Networks (GANs). However, in practice, they typically have poor sample efficiency because of the independent proposal sampling from the generator. In this work, we propose REP-GAN, a novel sampling method that allows general dependent proposals by REParameterizing the Markov chains into the latent space of the generator. Theoretically, we show that our reparameterized proposal admits a closed-form Metropolis-Hastings acceptance ratio. Empirically, extensive experiments on synthetic and real datasets demonstrate that our REP-GAN largely improves the sample efficiency and obtains better sample quality simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 近年,GAN(Generative Adversarial Networks)のサンプル品質向上のためのサンプリング手法が成功している。 しかし、実際には、ジェネレータからの独立した提案サンプリングのため、サンプル効率が低いのが一般的である。 本研究では,マルコフ鎖をジェネレータの潜在空間に再パラメータ化することにより,汎用的な提案を可能にする新しいサンプリング手法であるrep-ganを提案する。 理論的には、我々の再パラメータ化提案は、閉形式のメトロポリス・ハスティングスの受け入れ比を許容することを示す。 実験的な実験により、我々のREP-GANはサンプル効率を大幅に改善し、同時により良いサンプル品質を得ることを示した。

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