論文の概要: Multi-population GAN Training: Analyzing Co-Evolutionary Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13157v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 14:19:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.533537
- Title: Multi-population GAN Training: Analyzing Co-Evolutionary Algorithms
- Title（参考訳）: マルチポピュレーションGANトレーニング:共進化的アルゴリズムの解析
- Authors: Walter P. Casas, Jamal Toutouh,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は強力な生成モデルであるが,モード崩壊や不安定性などの病態のため,トレーニングが困難である。
近年の研究では、ジェネレータと識別器の個体群が進化する進化的アプローチが研究されている。
本稿では,異なる共進化的GANトレーニング戦略の実証分析を行い,選択と代替メカニズムの影響に着目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative adversarial networks (GANs) are powerful generative models but remain challenging to train due to pathologies suchas mode collapse and instability. Recent research has explored co-evolutionary approaches, in which populations of generators and discriminators are evolved, as a promising solution. This paper presents an empirical analysis of different coevolutionary GAN training strategies, focusing on the impact of selection and replacement mechanisms. We compare (mu,lambda), (mu+lambda) with elitism, and (mu+lambda) with tournament selection coevolutionary schemes, along with a non-evolutionary population based multi-generator multi-discriminator GAN baseline, across both synthetic low-dimensional datasets (blob and gaussian mixtures) and an image-based benchmark (MNIST). Results show that full generational replacement, i.e., (mu,lambda), consistently outperforms in terms of both sample quality and diversity, particularly when combined with larger offspring sizes. In contrast, elitist approaches tend to converge prematurely and suffer from reduced diversity. These findings highlight the importance of balancing exploration and exploitation dynamics in coevolutionary GAN training and provide guidance for designing more effective population-based generative models.
- Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は強力な生成モデルであるが,モード崩壊や不安定といった病態のため,トレーニングが困難である。
近年の研究では、ジェネレータと識別器の集団が進化する進化的アプローチを、有望な解決策として探求している。
本稿では,異なる共進化的GANトレーニング戦略の実証分析を行い,選択と代替メカニズムの影響に着目した。
我々は,非進化的集団に基づくマルチジェネレータGANベースラインと,合成低次元データセット(ブロブとガウス混合)と画像ベースベンチマーク(MNIST)を比較し,エリティズムと(mu+lambda)と(mu+lambda)とトーナメント選択の共進化的スキームを比較した。
結果として、完全な世代置換、すなわち(mu,lambda)は、サンプルの品質と多様性の両方において、特により大きな子孫サイズと組み合わせた場合、一貫してパフォーマンスが向上することが示された。
対照的に、エリート主義のアプローチは早めに収束し、多様性の低下に悩まされる傾向にある。
これらの知見は、共進化的GANトレーニングにおける探索と利用のダイナミクスのバランスの重要性を強調し、より効果的な人口ベース生成モデルの設計のためのガイダンスを提供する。
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