論文の概要: Probabilistic Matching of Real and Generated Data Statistics in Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10943v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 21:17:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:54:48.328711
• Title: Probabilistic Matching of Real and Generated Data Statistics in Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆数ネットワークにおける実データと生成データの確率的マッチング
• Authors: Philipp Pilar, Niklas Wahlstr\"om
• Abstract要約: 本稿では,あるデータ統計量の分布が実データの分布と一致することを確実にする手法を提案する。 提案手法を合成データセットと実世界のデータセットで評価し,提案手法の性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10878040851637999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks constitute a powerful approach to generative modeling. While generated samples often are indistinguishable from real data, mode-collapse may occur and there is no guarantee that they will follow the true data distribution. For scientific applications in particular, it is essential that the true distribution is well captured by the generated distribution. In this work, we propose a method to ensure that the distributions of certain generated data statistics coincide with the respective distributions of the real data. In order to achieve this, we add a new loss term to the generator loss function, which quantifies the difference between these distributions via suitable f-divergences. Kernel density estimation is employed to obtain representations of the true distributions, and to estimate the corresponding generated distributions from minibatch values at each iteration. When compared to other methods, our approach has the advantage that the complete shapes of the distributions are taken into account. We evaluate the method on a synthetic dataset and a real-world dataset and demonstrate improved performance of our approach.
• Abstract（参考訳）: 生成逆ネットワークは生成モデリングに対する強力なアプローチを構成する。 生成されたサンプルは実際のデータと区別できないことが多いが、モード崩壊が起こり、真のデータ分布に従う保証はない。 特に科学的応用においては、真の分布が生成した分布によってよく捉えられることが不可欠である。 本研究では,生成されたデータ統計の分布が実データの分布と一致していることを保証する手法を提案する。 これを達成するために、ジェネレータ損失関数に新たな損失項を追加し、適切なf-divergencesを介してこれらの分布の違いを定量化する。 実分布の表現を得るためにカーネル密度推定を行い、各イテレーションにおけるミニバッチ値から対応する生成分布を推定する。 他の手法と比較すると,分布の完全な形状が考慮されるという利点がある。 本手法を合成データセットと実世界のデータセットで評価し,提案手法の性能向上を実証する。

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