論文の概要: Generator Born from Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02470v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 03:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:50:56.194467
• Title: Generator Born from Classifier
• Title（参考訳）: 分類器から発生したジェネレータ
• Authors: Runpeng Yu, Xinchao Wang
• Abstract要約: データサンプルに頼ることなく、イメージジェネレータを再構築することを目指している。 本稿では,ネットワークパラメータの収束条件を満たすために,ジェネレータを訓練する新しい学習パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.56001246096002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we make a bold attempt toward an ambitious task: given a pre-trained classifier, we aim to reconstruct an image generator, without relying on any data samples. From a black-box perspective, this challenge seems intractable, since it inevitably involves identifying the inverse function for a classifier, which is, by nature, an information extraction process. As such, we resort to leveraging the knowledge encapsulated within the parameters of the neural network. Grounded on the theory of Maximum-Margin Bias of gradient descent, we propose a novel learning paradigm, in which the generator is trained to ensure that the convergence conditions of the network parameters are satisfied over the generated distribution of the samples. Empirical validation from various image generation tasks substantiates the efficacy of our strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習された分類器を与えられた場合,データサンプルに依存しない画像生成器の再構築を目標とする,野心的な課題に向けて大胆な試みを行う。 ブラックボックスの観点からすると、この課題は必然的に、情報抽出プロセスである分類器の逆関数を特定することを含むため、難解に思える。 したがって、ニューラルネットワークのパラメータにカプセル化された知識を活用することに頼る。 本稿では,勾配勾配勾配の最大-マルジンバイアスの理論に基づいて,ネットワークパラメータの収束条件が標本の生成分布上で満たされることを保証するために,ジェネレータを訓練する新たな学習パラダイムを提案する。 様々な画像生成タスクからの実証的検証は、我々の戦略の有効性を実証する。

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