Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Autoencoding of Dropout Patterns

論文の概要: Generative Autoencoding of Dropout Patterns

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01712v1
Date: Tue, 3 Oct 2023 00:54:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 18:05:50.700751
Title: Generative Autoencoding of Dropout Patterns
Title（参考訳）: ドロップアウトパターンの生成自動符号化
Authors: Shunta Maeda
Abstract要約: 本稿では,デ暗号オートエンコーダと呼ばれる生成モデルを提案する。本モデルでは,各データポイントに一意なランダムドロップアウトパターンを割り当てる。次に、オートエンコーダをトレーニングして、このパターンを符号化する情報として、対応するデータポイントを再構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.965844936801801
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a generative model termed Deciphering Autoencoders. In this model, we assign a unique random dropout pattern to each data point in the training dataset and then train an autoencoder to reconstruct the corresponding data point using this pattern as information to be encoded. Since the training of Deciphering Autoencoders relies solely on reconstruction error, it offers more stable training than other generative models. Despite its simplicity, Deciphering Autoencoders show comparable sampling quality to DCGAN on the CIFAR-10 dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,デ暗号オートエンコーダと呼ばれる生成モデルを提案する。このモデルでは、トレーニングデータセットの各データポイントにユニークなランダムドロップアウトパターンを割り当て、オートエンコーダをトレーニングして、このパターンを符号化する情報として、対応するデータポイントを再構築する。 Deciphering Autoencoderのトレーニングは再構築エラーのみに依存しているため、他の生成モデルよりも安定したトレーニングを提供する。その単純さにもかかわらず、Deciphering AutoencodersはCIFAR-10データセット上でDCGANに匹敵するサンプリング品質を示している。

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