面向生成对抗网络训练的原则性方法
机器学习
2017-01-25 v1 机器学习
摘要
本文的目标不是引入单一算法或方法，而是朝着完全理解生成对抗网络（GAN）的训练动态迈出理论步伐。为证实我们的理论分析，我们进行了针对性实验以验证假设、阐明主张并量化现象。本文分为三部分。第一部分介绍当前问题。第二部分致力于严格研究和证明训练生成对抗网络时出现的包括不稳定和饱和在内的问题。第三部分考察解决这些问题的实用且理论扎实的方向，同时引入研究它们的新工具。
引用
@article{arxiv.1701.04862,
title = {Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks},
author = {Martin Arjovsky and Léon Bottou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.04862},
year = {2017}
}