論文の概要: Adaptive adversarial training method for improving multi-scale GAN based on generalization bound theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16791v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 07:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 16:29:33.907579
• Title: Adaptive adversarial training method for improving multi-scale GAN based on generalization bound theory
• Title（参考訳）: 一般化境界理論に基づく多スケールgan改善のための適応逆訓練法
• Authors: Jing Tang, Bo Tao, Zeyu Gong, Zhouping Yin
• Abstract要約: 本稿では、特定のモデルのトレーニング解析にPAC-Bayes一般化境界理論を導入することを先導した。 我々は,マルチスケールGANの画像操作能力を大幅に向上させる適応的学習法を提案する。 特に,画像超解像復元作業において,提案手法により訓練されたマルチスケールGANモデルは,自然画像品質評価器(NIQE)の100%削減,根平均二乗誤差(RMSE)の60%削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.562893624131531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, multi-scale generative adversarial networks (GANs) have been proposed to build generalized image processing models based on single sample. Constraining on the sample size, multi-scale GANs have much difficulty converging to the global optimum, which ultimately leads to limitations in their capabilities. In this paper, we pioneered the introduction of PAC-Bayes generalized bound theory into the training analysis of specific models under different adversarial training methods, which can obtain a non-vacuous upper bound on the generalization error for the specified multi-scale GAN structure. Based on the drastic changes we found of the generalization error bound under different adversarial attacks and different training states, we proposed an adaptive training method which can greatly improve the image manipulation ability of multi-scale GANs. The final experimental results show that our adaptive training method in this paper has greatly contributed to the improvement of the quality of the images generated by multi-scale GANs on several image manipulation tasks. In particular, for the image super-resolution restoration task, the multi-scale GAN model trained by the proposed method achieves a 100% reduction in natural image quality evaluator (NIQE) and a 60% reduction in root mean squared error (RMSE), which is better than many models trained on large-scale datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,単一サンプルに基づく一般化画像処理モデルを構築するために,GAN(Multi-scale Generative Adversarial Network)が提案されている。 サンプルサイズに制約を加えると、マルチスケールのGANはグローバルな最適度に収束し、最終的にはその能力に制限をもたらす。 本稿では, PAC-Bayes 一般化境界理論の導入を, 異なる対角的学習手法による特定モデルの訓練解析に適用し, 特定マルチスケール GAN 構造に対する一般化誤差の非空上界が得られるようにした。 異なる敵攻撃と異なる訓練条件下での一般化誤差の劇的な変化に基づいて、我々は、マルチスケールGANの画像操作能力を大幅に向上させる適応的訓練法を提案した。 本論文における適応学習手法は,複数の画像操作タスクにおいて,マルチスケールのGANが生成する画像の品質向上に大きく貢献していることを示す。 特に, 画像超解像復元作業において, 提案手法により訓練されたマルチスケールGANモデルは, 自然画像品質評価器(NIQE)の100%削減, 根平均二乗誤差(RMSE)の60%削減を実現している。

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