論文の概要: Self-Consistent Learning: Cooperation between Generators and Discriminators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09075v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 04:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:44:43.542908
• Title: Self-Consistent Learning: Cooperation between Generators and Discriminators
• Title（参考訳）: 自己整合性学習:ジェネレータと判別器の協調
• Authors: Tong Wu, Hao Wang, Zhongshen Zeng, Wei Wang, Hai-Tao Zheng, Jiaxing Zhang
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は,共同トレーニングを実現するために,識別モデルを用いて生成モデルを訓練する。 本稿では,識別器とジェネレータをクローズドループ形式で協調的に学習するフレームワークであるtextitself-consistent Learning$フレームワークを提案する。 このフレームワークは、トレーニングが容易で、モード崩壊や非収束といった不安定性がないことを証明しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.374200846794498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using generated data to improve the performance of downstream discriminative models has recently gained popularity due to the great development of pre-trained language models. In most previous studies, generative models and discriminative models are trained separately and thus could not adapt to any changes in each other. As a result, the generated samples can easily deviate from the real data distribution, while the improvement of the discriminative model quickly reaches saturation. Generative adversarial networks (GANs) train generative models via an adversarial process with discriminative models to achieve joint training. However, the training of standard GANs is notoriously unstable and often falls short of convergence. In this paper, to address these issues, we propose a $\textit{self-consistent learning}$ framework, in which a discriminator and a generator are cooperatively trained in a closed-loop form. The discriminator and the generator enhance each other during multiple rounds of alternating training until a scoring consensus is reached. This framework proves to be easy to train and free from instabilities such as mode collapse and non-convergence. Extensive experiments on sentence semantic matching demonstrate the effectiveness of the proposed framework: the discriminator achieves 10+ AP of improvement on the zero-shot setting and new state-of-the-art performance on the full-data setting.
• Abstract（参考訳）: 下流の判別モデルのパフォーマンスを改善するために生成されたデータを使うことは、最近、事前学習された言語モデルの発展により、人気を集めている。 これまでのほとんどの研究では、生成モデルと識別モデルは別々に訓練されており、互いにどのような変化にも適応できない。 その結果、生成されたサンプルは実データ分布から容易に逸脱でき、識別モデルの改善はすぐに飽和に達する。 GAN(Generative Adversarial Network)は,共同トレーニングを実現するために,識別モデルを用いて生成モデルを訓練する。 しかし、標準的なGANの訓練は不安定で、しばしば収束に欠ける。 本稿では,これらの問題に対処するために,判別器と生成器が協調的に閉ループ形式で訓練される,$\textit{self- consistent learning}$フレームワークを提案する。 判別器とジェネレータは、スコアコンセンサスに到達するまで、交互トレーニングの複数のラウンドで互いに強化する。 このフレームワークはトレーニングが容易で、モード崩壊や非収束といった不安定性がないことが証明されている。 判別器は、ゼロショット設定における10以上の改善と、フルデータ設定における新たな最先端性能を達成する。

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