論文の概要: Differential-Critic GAN: Generating What You Want by a Cue of Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06700v3
• Date: Mon, 17 Apr 2023 02:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 01:10:40.828774
• Title: Differential-Critic GAN: Generating What You Want by a Cue of Preferences
• Title（参考訳）: Differential-Critic GAN: 選好のキューで望むものを生成する
• Authors: Yinghua Yao, Yuangang Pan, Ivor W.Tsang, Xin Yao
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ要求データの分布を学習するためのディファレンシャル・クリティカル・ジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(DiCGAN)を提案する。 DiCGANは、ユーザの期待に応えて望まれるデータを生成し、望まれる特性を持つ生物製品の設計を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.25181656518662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes Differential-Critic Generative Adversarial Network (DiCGAN) to learn the distribution of user-desired data when only partial instead of the entire dataset possesses the desired property. DiCGAN generates desired data that meets the user's expectations and can assist in designing biological products with desired properties. Existing approaches select the desired samples first and train regular GANs on the selected samples to derive the user-desired data distribution. However, the selection of the desired data relies on global knowledge and supervision over the entire dataset. DiCGAN introduces a differential critic that learns from pairwise preferences, which are local knowledge and can be defined on a part of training data. The critic is built by defining an additional ranking loss over the Wasserstein GAN's critic. It endows the difference of critic values between each pair of samples with the user preference and guides the generation of the desired data instead of the whole data. For a more efficient solution to ensure data quality, we further reformulate DiCGAN as a constrained optimization problem, based on which we theoretically prove the convergence of our DiCGAN. Extensive experiments on a diverse set of datasets with various applications demonstrate that our DiCGAN achieves state-of-the-art performance in learning the user-desired data distributions, especially in the cases of insufficient desired data and limited supervision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全データセットが所望のプロパティを持つ場合のみに,ユーザ要求データの分散を学習するためのディファレンシャル・クリティカル・ジェネレータ・ネットワーク(DiCGAN)を提案する。 DiCGANは、ユーザの期待に応えて望ましいデータを生成し、望ましい特性を持つ生物製品の設計を支援する。 既存のアプローチでは、まず所望のサンプルを選択し、選択したサンプルに正規のGANを訓練して、ユーザが望むデータ分布を導出する。 しかし、望ましいデータの選択は、データセット全体のグローバルな知識と監視に依存する。 DiCGANは、局所的な知識であり、トレーニングデータの一部として定義できるペアワイズな選好から学ぶディファレンシャルな批判を導入する。 批評家は、ワッサースタイン・ガンの批判に対するさらなるランキングの損失を定義することで成り立っている。 それは、各サンプルのペア間の批判値の違いをユーザの好みに内包し、データ全体ではなく、望ましいデータの生成を導く。 データ品質を確保するためのより効率的なソリューションとして、我々は、DiCGANの収束性を理論的に証明した制約付き最適化問題として、DiCGANをさらに再構成する。 各種アプリケーションを用いた多種多様なデータセットに対する広範囲な実験により、DiCGANは、特に望ましくないデータや限られた監視の場合に、ユーザの望むデータ分布を学習する上で、最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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