論文の概要: Theoretical Insights into CycleGAN: Analyzing Approximation and Estimation Errors in Unpaired Data Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11678v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 12:53:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 15:02:09.532459
- Title: Theoretical Insights into CycleGAN: Analyzing Approximation and Estimation Errors in Unpaired Data Generation
- Title(参考訳): CycleGANの理論的考察:不正なデータ生成における近似と推定誤差の分析
- Authors: Luwei Sun, Dongrui Shen, Han Feng,
- Abstract要約: 我々は、CycleGANと呼ばれる未ペアデータ生成モデルの過大なリスクを分析することに重点を置いている。
古典的なGANとは異なり、CycleGANは2つの障害のない分布間でデータを変換するだけでなく、マッピングの一貫性を保証する。
モデルアーキテクチャとトレーニング手順の両方の影響を考慮すると、リスクは近似誤差と推定誤差の2つの項に分解される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5735035463793009
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we focus on analyzing the excess risk of the unpaired data generation model, called CycleGAN. Unlike classical GANs, CycleGAN not only transforms data between two unpaired distributions but also ensures the mappings are consistent, which is encouraged by the cycle-consistency term unique to CycleGAN. The increasing complexity of model structure and the addition of the cycle-consistency term in CycleGAN present new challenges for error analysis. By considering the impact of both the model architecture and training procedure, the risk is decomposed into two terms: approximation error and estimation error. These two error terms are analyzed separately and ultimately combined by considering the trade-off between them. Each component is rigorously analyzed; the approximation error through constructing approximations of the optimal transport maps, and the estimation error through establishing an upper bound using Rademacher complexity. Our analysis not only isolates these errors but also explores the trade-offs between them, which provides a theoretical insights of how CycleGAN's architecture and training procedures influence its performance.
- Abstract(参考訳): 本稿では,CycleGANと呼ばれる未ペアデータ生成モデルの過大なリスクの分析に焦点をあてる。
古典的なGANとは異なり、CycleGANは2つの障害のない分布間でデータを変換するだけでなく、マッピングの一貫性を保証する。
モデル構造の複雑さの増大とCycleGANにおけるサイクル一貫性項の追加は、エラー解析に新たな課題をもたらす。
モデルアーキテクチャとトレーニング手順の両方の影響を考慮すると、リスクは近似誤差と推定誤差の2つの項に分解される。
これら2つのエラー項は別々に分析され、最終的にそれらの間のトレードオフを考慮して組み合わせられる。
各成分は厳密に解析され、最適輸送マップの近似を構成することにより近似誤差と、ラデマッハ複雑性を用いた上限の設定による推定誤差とがある。
我々の分析は、これらのエラーを分離するだけでなく、それらの間のトレードオフを探究し、CycleGANのアーキテクチャとトレーニング手順がパフォーマンスにどのように影響するかに関する理論的洞察を提供する。
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