HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

التقنين الطيفي لشبكات المولدات المتنافسة

Takeru Miyato; Toshiki Kataoka; Masanori Koyama; Yuichi Yoshida
التقنين الطيفي لشبكات المولدات المتنافسة
الملخص

من بين التحديات التي تواجه دراسة الشبكات العصبية المولدة المعادية هو عدم استقرار تدريبها. في هذا البحث، نقترح تقنية جديدة لتطبيع الأوزان تُعرف بـ "التطبيع الطيفي" لاستقرار تدريب المميز (discriminator). تقنيتنا الجديدة للتطبيع خفيفة الحساب وسهلة الدمج في التنفيذات الحالية. قمنا باختبار فعالية التطبيع الطيفي على مجموعات البيانات CIFAR10 وSTL-10 وILSVRC2012، وقد أكدنا تجريبيًا أن الشبكات العصبية المولدة المعادية المطبقة بالتطبيع الطيفي (SN-GANs) قادرة على إنتاج صور ذات جودة أفضل أو مساوية للتقنيات السابقة المستخدمة لاستقرار التدريب.

التقنين الطيفي لشبكات المولدات المتنافسة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI