論文の概要: Error analysis of generative adversarial network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15387v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 22:39:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 21:31:40.830038
• Title: Error analysis of generative adversarial network
• Title（参考訳）: 生成的対向ネットワークの誤り解析
• Authors: Mahmud Hasan and Hailin Sang
• Abstract要約: 本稿では、識別器とジェネレータニューラルネットワークを含む関数のクラスに基づいて、GANモデルの誤差収束率について検討する。 タラグランドの不等式とボレル・カンテッリ補題を用いることで、GANの誤差に対する厳密な収束率を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The generative adversarial network (GAN) is an important model developed for high-dimensional distribution learning in recent years. However, there is a pressing need for a comprehensive method to understand its error convergence rate. In this research, we focus on studying the error convergence rate of the GAN model that is based on a class of functions encompassing the discriminator and generator neural networks. These functions are VC type with bounded envelope function under our assumptions, enabling the application of the Talagrand inequality. By employing the Talagrand inequality and Borel-Cantelli lemma, we establish a tight convergence rate for the error of GAN. This method can also be applied on existing error estimations of GAN and yields improved convergence rates. In particular, the error defined with the neural network distance is a special case error in our definition.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は,近年,高次元分布学習のための重要なモデルである。 しかし,誤差収束率を理解するための包括的手法の必要性が高まっている。 本研究では,識別器とジェネレータニューラルネットワークを包含する関数のクラスに基づくGANモデルの誤差収束率について検討する。 これらの関数は、我々の仮定の下で有界エンベロープ関数を持つVC型であり、タラグランド不等式の適用を可能にする。 タラグランドの不等式とボレル・カンテッリ補題を用いることで、GANの誤差に対する厳密な収束率を確立する。 この手法は既存のGANの誤差推定にも適用でき、収束率の向上をもたらす。 特に,ニューラルネットワーク距離で定義される誤差は,我々の定義では特別な場合誤差である。

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