論文の概要: MCL-GAN: Generative Adversarial Networks with Multiple Specialized Discriminators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07260v3
• Date: Wed, 3 Apr 2024 10:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 00:07:06.341225
• Title: MCL-GAN: Generative Adversarial Networks with Multiple Specialized Discriminators
• Title（参考訳）: MCL-GAN:複数の特殊識別器を持つ生成的敵対ネットワーク
• Authors: Jinyoung Choi, Bohyung Han,
• Abstract要約: 本稿では,複数の識別器を用いた生成対向ネットワークの枠組みを提案する。 データ全体のサブセットに専門知識を持つように、各差別者を指導します。 複数の識別器を使用するにもかかわらず、バックボーンネットワークは識別器間で共有される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.19216713803009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a framework of generative adversarial networks with multiple discriminators, which collaborate to represent a real dataset more effectively. Our approach facilitates learning a generator consistent with the underlying data distribution based on real images and thus mitigates the chronic mode collapse problem. From the inspiration of multiple choice learning, we guide each discriminator to have expertise in a subset of the entire data and allow the generator to find reasonable correspondences between the latent and real data spaces automatically without extra supervision for training examples. Despite the use of multiple discriminators, the backbone networks are shared across the discriminators and the increase in training cost is marginal. We demonstrate the effectiveness of our algorithm using multiple evaluation metrics in the standard datasets for diverse tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の識別器を用いた生成対向ネットワークの枠組みを提案し,実際のデータセットをより効果的に表現するために協調する。 提案手法は,実画像に基づくデータ分布に整合したジェネレータの学習を容易にし,慢性モード崩壊問題を緩和する。 複数の選択学習のインスピレーションから、各識別器がデータのサブセットに専門知識を持つことをガイドし、学習例の余分な監督なしに、生成器が潜在データ空間と実データ空間の適切な対応を自動的に見つけられるようにします。 複数の識別器を使用するにもかかわらず、バックボーンネットワークは識別器間で共有され、トレーニングコストの増大は限界である。 各種タスクのための標準データセットにおいて,複数の評価指標を用いたアルゴリズムの有効性を示す。

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