論文の概要: Distribution Fitting for Combating Mode Collapse in Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01521v2
• Date: Fri, 19 Jan 2024 03:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 19:38:43.626136
• Title: Distribution Fitting for Combating Mode Collapse in Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆数ネットワークにおける圧縮モード崩壊のための分布フィッティング
• Authors: Yanxiang Gong, Zhiwei Xie, Guozhen Duan, Zheng Ma, Mei Xie
• Abstract要約: モード崩壊は、生成的敵ネットワークの重要な未解決問題である。 本稿では, ペナルティ項付きグローバル分散フィッティング(GDF)法を提案し, 生成したデータ分布を限定する。 また,実データ全体の到達不能時の状況に対処する局所分布フィッティング法(LDF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5769569085442372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mode collapse is a significant unsolved issue of generative adversarial networks. In this work, we examine the causes of mode collapse from a novel perspective. Due to the nonuniform sampling in the training process, some sub-distributions may be missed when sampling data. As a result, even when the generated distribution differs from the real one, the GAN objective can still achieve the minimum. To address the issue, we propose a global distribution fitting (GDF) method with a penalty term to confine the generated data distribution. When the generated distribution differs from the real one, GDF will make the objective harder to reach the minimal value, while the original global minimum is not changed. To deal with the circumstance when the overall real data is unreachable, we also propose a local distribution fitting (LDF) method. Experiments on several benchmarks demonstrate the effectiveness and competitive performance of GDF and LDF.
• Abstract（参考訳）: モード崩壊は生成的敵ネットワークの重要な未解決問題である。 本研究では,新しい観点からモード崩壊の原因について検討する。 トレーニングプロセスにおける非一様サンプリングのため、サンプリングデータではいくつかのサブディストリビューションを見逃すことがある。 その結果、生成した分布が実分布と異なる場合でも、GAN目標が最小値を達成することができる。 この問題に対処するために, ペナルティ項付きグローバル分散フィッティング(GDF)法を提案し, 生成したデータ分布を限定する。 生成した分布が実分布と異なる場合、gdfは目標が最小値に達するのを難しくするが、元のグローバル最小値を変更することはない。 また,実データ全体の到達不能な状況に対処するため,ldf(local distribution fitting)方式を提案する。 いくつかのベンチマーク実験では, GDF と LDF の有効性と競争性能が示された。

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