論文の概要: Conditioning GAN Without Training Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20687v1
• Date: Fri, 31 May 2024 08:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:07:03.098722
• Title: Conditioning GAN Without Training Dataset
• Title（参考訳）: トレーニングデータセットのないGANの条件付け
• Authors: Kidist Amde Mekonnen,
• Abstract要約: ディープラーニングアルゴリズムは、数十万以上のサイズのトレーニング可能なパラメータを多数持っている。 GANは、互いに競合する2つのディープラーニングネットワークを使用する生成ニューラルネットワークである。 目的は、"未条件の事前訓練されたジェネレータネットワークと事前訓練された分類器があれば、トレーニングデータセットに頼らずに条件付きジェネレータを開発することは可能か?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning algorithms have a large number of trainable parameters often with sizes of hundreds of thousands or more. Training this algorithm requires a large amount of training data and generating a sufficiently large dataset for these algorithms is costly\cite{noguchi2019image}. GANs are generative neural networks that use two deep learning networks that are competing with each other. The networks are generator and discriminator networks. The generator tries to generate realistic images which resemble the actual training dataset by approximating the training data distribution and the discriminator is trained to classify images as real or fake(generated)\cite{goodfellow2016nips}. Training these GAN algorithms also requires a large amount of training dataset\cite{noguchi2019image}. In this study, the aim is to address the question, "Given an unconditioned pretrained generator network and a pretrained classifier, is it feasible to develop a conditioned generator without relying on any training dataset?" The paper begins with a general introduction to the problem. The subsequent sections are structured as follows: Section 2 provides background information on the problem. Section 3 reviews relevant literature on the topic. Section 4 outlines the methodology employed in this study. Section 5 presents the experimental results. Section 6 discusses the findings and proposes potential future research directions. Finally, Section 7 offers concluding remarks. The implementation can be accessed \href{https://github.com/kidist-amde/BigGAN-PyTorch}{here}.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムは、数十万以上のサイズのトレーニング可能なパラメータを多数持っている。 このアルゴリズムのトレーニングには大量のトレーニングデータが必要で、これらのアルゴリズムのために十分な量のデータセットを生成するのはコストがかかる。 GANは、互いに競合する2つのディープラーニングネットワークを使用する生成ニューラルネットワークである。 ネットワークはジェネレータと差別ネットワークである。 ジェネレータは、トレーニングデータ分布を近似することにより、実際のトレーニングデータセットに類似したリアルなイメージを生成しようと試み、識別器は、イメージを実または偽の(生成された)ものとして分類するように訓練される。 これらのGANアルゴリズムのトレーニングには、大量のトレーニングデータセット\cite{noguchi2019image}も必要である。 本研究の目的は,「未条件の事前学習発電機ネットワークと事前訓練型分類器を組み合わせることで,いかなる訓練データセットにも依存せず,条件付きジェネレータを開発することが可能か」という課題に対処することである。 次のセクションは次のように構成されている。 第2節は、問題の背景情報を提供する。 第3節では、その話題に関する関連文献をレビューしている。 第4節では,本研究における方法論について概説する。 第5節は実験結果を示す。 第6節では、発見について論じ、今後の研究の方向性を提案する。 最後は第7節で締めくくられる。 実装は \href{https://github.com/kidist-amde/BigGAN-PyTorch}{here} にアクセスできる。

関連論文リスト

• Benign Overfitting and Grokking in ReLU Networks for XOR Cluster Data [42.870635753205185]
  勾配降下(GD)によって訓練されたニューラルネットワークは、多くの驚くべき一般化挙動を示した。 これらの現象は、XORクラスタデータ上でGDによって訓練された2層ReLUネットワークにおいて、良好に発生することを示す。 後続のトレーニングステップでは、ネットワークはトレーニングデータにランダムラベルをいまだに適合させながら、ほぼ最適のテスト精度を達成し、"グロッキング"現象を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T02:50:34Z)
• Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States [0.0]
  本稿では,基本的なテンソルネットワーク操作,例えば和と圧縮を利用した代替的なトレーニング手法を検討する。 トレーニングアルゴリズムは、製品状態表現におけるすべてのトレーニングデータから構築された重ね合わせ状態を圧縮する。 MNISTデータセット上でアルゴリズムをベンチマークし、新しい画像と分類タスクを生成するための妥当な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T15:46:08Z)
• Diffused Redundancy in Pre-trained Representations [98.55546694886819]
  事前訓練された表現で機能がどのようにコード化されているか、より詳しく見ていきます。 与えられた層における学習された表現は拡散冗長性を示す。 我々の発見は、事前訓練されたディープニューラルネットワークによって学習された表現の性質に光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T21:00:50Z)
• A Light-weight Interpretable CompositionalNetwork for Nuclei Detection and Weakly-supervised Segmentation [10.196621315018884]
  ディープニューラルネットワークは通常、膨大なパラメータをトレーニングするために大量の注釈付きデータを必要とする。 我々は,特に孤立した核に部分的なアノテーションを必要とするデータ効率モデルを構築することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T16:44:08Z)
• Cherry-Picking Gradients: Learning Low-Rank Embeddings of Visual Data via Differentiable Cross-Approximation [53.95297550117153]
  本稿では,大規模な視覚データテンソルの処理を行うエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。 提案手法は大規模多次元グリッドデータや,大規模受容領域上のコンテキストを必要とするタスクに特に有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T08:39:57Z)
• DeepSatData: Building large scale datasets of satellite images for training machine learning models [77.17638664503215]
  本稿では,機械学習モデルの学習のための衛星画像データセットの自動生成のための設計検討を行う。 本稿では,ニューラルネットワークの深層学習と評価の観点から直面する課題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T15:13:12Z)
• Pre-Trained Models for Heterogeneous Information Networks [57.78194356302626]
  異種情報ネットワークの特徴を捉えるための自己教師付き事前学習・微調整フレームワークPF-HINを提案する。 PF-HINは4つのデータセットにおいて、各タスクにおける最先端の代替よりも一貫して、大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T03:36:28Z)
• Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments [9.023847175654602]
  GAN(Generative Adversarial Network)は,大規模データ分散のサンプルを作成する上で有効な手法である。 GANはラベル付きトレーニングデータを広く使用せずにディープ表現を学習する適切な方法を提供する。 GANでは、ジェネレータと識別器のネットワークを同時にトレーニングする競合プロセスを通じて生成モデルを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T05:56:53Z)
• Data-Free Knowledge Amalgamation via Group-Stack Dual-GAN [80.17705319689139]
  複数のシングルタスク/マルチタスクの教師から,多タスクの学生ネットワークを構築するために,データフリーな知識アマルガメート戦略を提案する。 トレーニングデータを持たない提案手法は, フル教師付き手法と比較して, 驚くほど競争力のある結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T03:20:52Z)
• Large-Scale Gradient-Free Deep Learning with Recursive Local Representation Alignment [84.57874289554839]
  大規模データセット上でディープニューラルネットワークをトレーニングするには、重要なハードウェアリソースが必要である。 これらのネットワークをトレーニングするためのワークホースであるバックプロパゲーションは、本質的に並列化が難しいシーケンシャルなプロセスである。 本稿では、深層ネットワークのトレーニングに使用できるバックプロップに代わる、神経生物学的に有望な代替手段を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T16:20:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。