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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 13 - 20 (8page)
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A Wasserstein GAN(WGAN), optimum in terms of minimizing Wasserstein distance, still suffers from inconsistent convergence or unexpected output due to inherent learning instability. It is widely known some kinds of restriction on the discriminative function should be considered to solve such problems, which implies the importance of Lipschitz continuity. Unfortunately, there are few known methods to satisfactorily maintain the Lipschitz continuity of the discriminative function. In this paper we propose techniques to stably maintain the Lipschitz continuity of the discriminative function by adding effective regularization terms to the objective function, which limit the magnitude of the gradient vectors of the discriminator to one or less. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed techniques, which shows the single-sided penalty improves convergence compared with the gradient penalty at the early learning process, while the proposed additional penalty increases inception scores by 0.18 after 100,000 number of learning.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 정칙 항을 통한 WGAN의 성능개선
4. 실험 및 토론
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Nets,” In Advances in Neural Information Procesing Systems 27, pp. 2672-2680, 2014.
D.P. Kingma and M. Welling, “Auto-Encoding Variational Bayes,” In Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR) , 2014.
M. Arjovsky, S. Chintala, and L. Bottou, “Wasserstein GAN,” arXiv:1701.07875v3 [stat. ML] , Dec. 2017.
M. Arjovsky and L. Bottou, “Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks,” arXiv:1701.04862v1 [stat, ML] , Jan. 2017.
A. Radford, “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” arXiv:1511.06434v2 [cs.LG] , Jan. 2016.
D.P. Kingma and M. Welling, “Auto-Encoding Variational Bayes,” In Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR) , 2014.
M. Arjovsky, S. Chintala, and L. Bottou, “Wasserstein GAN,” arXiv:1701.07875v3 [stat. ML] , Dec. 2017.
M. Arjovsky and L. Bottou, “Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks,” arXiv:1701.04862v1 [stat, ML] , Jan. 2017.
A. Radford, “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” arXiv:1511.06434v2 [cs.LG] , Jan. 2016.
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