TL;DRGANetic loss 通过优化问题解决了 GAN 中的有效损失函数设计,成功提升了生成模型的稳定性和性能,并在图像生成和异常检测等应用中表现出色。
Abstract
generative adversarial networks (GANs) are machine learning models that are
used to estimate the underlying statistical structure of a given dataset and as
a result can be used for a variety of tasks such as image gener
本文提出了一种新的 GAN 框架,名为进化生成对抗网络 (E-GAN),该框架使用不同的对抗训练目标作为突变操作,通过进化一群生成器来适应环境 (判别器) 以实现稳定的 GAN 训练和改进的生成能力,并利用评估机制来衡量生成样本的质量和多样性,从而始终保留最佳基因用于进一步的训练,从而提高了 GAN 的整体训练效果和生成性能。