論文の概要: Statistical Guarantees of Group-Invariant GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13517v1
• Date: Mon, 22 May 2023 22:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 20:19:14.799775
• Title: Statistical Guarantees of Group-Invariant GANs
• Title（参考訳）: 群不変GANの統計的保証
• Authors: Ziyu Chen, Markos A. Katsoulakis, Luc Rey-Bellet, Wei Zhu
• Abstract要約: GAN(Group-invariant Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器を群対称性で固定したGANの一種である。 本研究では,グループ不変なGANのサンプル複雑性の低減を解析することにより,この改善を厳密に定量化することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.478466072397708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Group-invariant generative adversarial networks (GANs) are a type of GANs in which the generators and discriminators are hardwired with group symmetries. Empirical studies have shown that these networks are capable of learning group-invariant distributions with significantly improved data efficiency. In this study, we aim to rigorously quantify this improvement by analyzing the reduction in sample complexity for group-invariant GANs. Our findings indicate that when learning group-invariant distributions, the number of samples required for group-invariant GANs decreases proportionally with a power of the group size, and this power depends on the intrinsic dimension of the distribution's support. To our knowledge, this work presents the first statistical estimation for group-invariant generative models, specifically for GANs, and it may shed light on the study of other group-invariant generative models.
• Abstract（参考訳）: GAN(Group-invariant Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器を群対称性で固定したGANの一種である。 実験的な研究により、これらのネットワークはデータ効率を著しく改善し、グループ不変の分布を学習できることが示されている。 本研究では,グループ不変なGANのサンプル複雑性の低減を解析することにより,この改善を厳密に定量化することを目的とする。 その結果,群不変分布を学習する場合,群不変GANに必要なサンプル数は群の大きさのパワーに比例して減少し,本パワーは分布の固有次元に依存することがわかった。 我々の知る限り、この研究はグループ不変生成モデル、特にGANに対する最初の統計的推定であり、他のグループ不変生成モデルの研究に光を当てるかもしれない。

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