論文の概要: Selectively increasing the diversity of GAN-generated samples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01561v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 16:27:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 18:00:21.477435
- Title: Selectively increasing the diversity of GAN-generated samples
- Title（参考訳）: GAN生成試料の多様性を選択的に増大させる
- Authors: Jan Dubi\'nski, Kamil Deja, Sandro Wenzel, Przemys{\l}aw Rokita,
Tomasz Trzci\'nski
- Abstract要約: 本稿では,GAN生成サンプルの多様性を選択的に向上する手法を提案する。
本研究では,CERN における ALICE 実験のZero Degree Calorimeter から得られたデータをシミュレーションする実生活シナリオとともに,本手法の優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.980453507536017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) are powerful models able to synthesize
data samples closely resembling the distribution of real data, yet the
diversity of those generated samples is limited due to the so-called mode
collapse phenomenon observed in GANs. Especially prone to mode collapse are
conditional GANs, which tend to ignore the input noise vector and focus on the
conditional information. Recent methods proposed to mitigate this limitation
increase the diversity of generated samples, yet they reduce the performance of
the models when similarity of samples is required. To address this shortcoming,
we propose a novel method to selectively increase the diversity of
GAN-generated samples. By adding a simple, yet effective regularization to the
training loss function we encourage the generator to discover new data modes
for inputs related to diverse outputs while generating consistent samples for
the remaining ones. More precisely, we maximise the ratio of distances between
generated images and input latent vectors scaling the effect according to the
diversity of samples for a given conditional input. We show the superiority of
our method in a synthetic benchmark as well as a real-life scenario of
simulating data from the Zero Degree Calorimeter of ALICE experiment in LHC,
CERN.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial network (gans) は、実データ分布によく似たデータサンプルを合成できる強力なモデルであるが、gansで観測されるモード崩壊現象によって生成されたサンプルの多様性は限られている。
特にモード崩壊の傾向は条件付きGANであり、入力ノイズベクトルを無視して条件情報に集中する傾向がある。
この制限を緩和する最近の手法は、生成したサンプルの多様性を高めるが、サンプルの類似性が必要な場合、モデルの性能を低下させる。
そこで本研究では,GAN生成サンプルの多様性を選択的に向上する手法を提案する。
トレーニング損失関数にシンプルで効果的な正規化を加えることで、生成元は多様な出力に関連する入力の新しいデータモードを発見し、残りのデータに対して一貫性のあるサンプルを生成することを推奨します。
より正確には、与えられた条件付き入力に対するサンプルの多様性に応じて効果をスケールする入力潜在ベクトルと生成画像間の距離の比率を最大化する。
LHC,CERNにおけるALICE実験のZero Degree Calorimeterから得られたデータをシミュレーションする実生活シナリオとともに,本手法の優位性を示す。
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