論文の概要: Adaptive Consensus Optimization Method for GANs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10317v1
- Date: Thu, 20 Apr 2023 13:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 13:03:56.607037
- Title: Adaptive Consensus Optimization Method for GANs
- Title（参考訳）: gansの適応コンセンサス最適化方法
- Authors: Sachin Kumar Danisetty, Santhosh Reddy Mylaram, Pawan Kumar
- Abstract要約: 本稿では,ADAMとRMSpropを併用した2次勾配法を提案する。
提案手法に対応する固定点反復法を導出し,提案手法が収束していることを示す。
提案手法は,最近提案された他の最先端2次手法と比較して,画像の質や質が向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1227526213206542
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a second order gradient based method with ADAM and RMSprop for the
training of generative adversarial networks. The proposed method is fastest to
obtain similar accuracy when compared to prominent second order methods. Unlike
state-of-the-art recent methods, it does not require solving a linear system,
or it does not require additional mixed second derivative terms. We derive the
fixed point iteration corresponding to proposed method, and show that the
proposed method is convergent. The proposed method produces better or
comparable inception scores, and comparable quality of images compared to other
recently proposed state-of-the-art second order methods. Compared to first
order methods such as ADAM, it produces significantly better inception scores.
The proposed method is compared and validated on popular datasets such as FFHQ,
LSUN, CIFAR10, MNIST, and Fashion MNIST for image generation
tasks\footnote{Accepted in IJCNN 2023}. Codes:
\url{https://github.com/misterpawan/acom}
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,adam と rmsprop を用いた生成型逆ネットワークの学習のための2次勾配に基づく手法を提案する。
提案手法は, 顕著な2次法と比較して, 類似の精度を得るのが高速である。
最先端の手法とは異なり、線形系を解く必要はなく、あるいは追加の混合二次微分項も必要としない。
提案手法に対応する固定点反復法を導出し,提案手法が収束していることを示す。
提案手法は,最近提案された他の最先端2次手法と比較して,画像の質や質が向上している。
ADAMのような一階法と比較すると、開始スコアが大幅に向上する。
提案手法は, ffhq, lsun, cifar10, mnist, fashion mnistなどの一般的なデータセットを用いて, ijcnn 2023} で入力された画像生成タスクに対して比較検証を行う。
コード: \url{https://github.com/misterpawan/acom}
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