論文の概要: Exploring the Precise Dynamics of Single-Layer GAN Models: Leveraging Multi-Feature Discriminators for High-Dimensional Subspace Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00498v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 10:21:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:16.074299
• Title: Exploring the Precise Dynamics of Single-Layer GAN Models: Leveraging Multi-Feature Discriminators for High-Dimensional Subspace Learning
• Title（参考訳）: 単層GANモデルの高精度ダイナミクスの探索:高次元部分空間学習のための多機能判別器の活用
• Authors: Andrew Bond, Zafer Dogan,
• Abstract要約: サブスペース学習の観点から,単層GANモデルのトレーニングダイナミクスについて検討する。 解析をサブスペース学習の領域にブリッジすることで,従来の手法と比較してGAN法の有効性を体系的に比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Subspace learning is a critical endeavor in contemporary machine learning, particularly given the vast dimensions of modern datasets. In this study, we delve into the training dynamics of a single-layer GAN model from the perspective of subspace learning, framing these GANs as a novel approach to this fundamental task. Through a rigorous scaling limit analysis, we offer insights into the behavior of this model. Extending beyond prior research that primarily focused on sequential feature learning, we investigate the non-sequential scenario, emphasizing the pivotal role of inter-feature interactions in expediting training and enhancing performance, particularly with an uninformed initialization strategy. Our investigation encompasses both synthetic and real-world datasets, such as MNIST and Olivetti Faces, demonstrating the robustness and applicability of our findings to practical scenarios. By bridging our analysis to the realm of subspace learning, we systematically compare the efficacy of GAN-based methods against conventional approaches, both theoretically and empirically. Notably, our results unveil that while all methodologies successfully capture the underlying subspace, GANs exhibit a remarkable capability to acquire a more informative basis, owing to their intrinsic ability to generate new data samples. This elucidates the unique advantage of GAN-based approaches in subspace learning tasks.
• Abstract（参考訳）: サブスペース・ラーニングは現代の機械学習において重要な取り組みであり、特に現代のデータセットの膨大な次元を考慮に入れている。 本研究では,この基本課題に対する新しいアプローチとして,サブスペース学習の観点から,単層GANモデルのトレーニング力学を探求する。 厳密なスケーリング制限分析を通じて、このモデルの振る舞いに関する洞察を提供する。 逐次的特徴学習を主眼とする先行研究を超えて、我々は、特にインフォームド初期化戦略を用いて、訓練の迅速化と性能向上における機能間相互作用の重要な役割を強調し、非逐次シナリオを調査した。 我々の研究は、MNISTやOlivetti Facesのような合成および実世界のデータセットの両方を包含し、我々の発見の堅牢性と実用シナリオへの適用性を実証している。 解析をサブスペース学習の領域にブリッジすることで、理論上も経験的にも、従来のアプローチに対するGANベースの手法の有効性を体系的に比較する。 特に,本研究の結果は,すべての手法が基盤となる部分空間を捉えることに成功しているのに対して,新たなデータサンプルを生成する本質的な能力から,より情報的な基盤を得るための優れた能力を示すことが明らかとなった。 これにより、サブスペース学習タスクにおけるGANベースのアプローチの独特な利点が解明される。

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