اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى
مسابقة واسرستين غان
يتحقق من مسافة Wasserstein، درجات النقاد، شرط Lipschitz، قص الوزن، عقوبة التدرج واستقرار تدريب GAN.
سؤال 1 من 8
ما هو مقياس المسافة الذي تستخدمه WGAN لمقارنة التوزيعات الحقيقية والمولدة؟
معاينة كل سؤال8 أسئلة
تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.
- ما هو مقياس المسافة الذي تستخدمه WGAN لمقارنة التوزيعات الحقيقية والمولدة؟
- مسافة فاسرشتاين (محرك الأرض).
- تباعد كولباك-ليبلر
- تشابه جيب التمام
- مسافة البكسل الإقليدية
- في WGAN، تتم إعادة تسمية الشبكة التي كانت هي المُميِّزة إلى ماذا، ولماذا؟
- "القاضي" لأنه يصوت بنعم أو لا
- "ناقد" لأنه ينتج درجة واقعية مستمرة بدلاً من الاحتمال
- ""عينة"" لأنه يولد الضوضاء
- "فلتر" لأنه يزيل الصور السيئة
- لماذا يجب أن يكون منتقد WGAN مقيدًا ليكون 1-Lipschitz؟
- لجعله يتدرب بشكل أسرع على وحدات معالجة الرسومات
- لتقليل عدد المعلمات
- لأن ازدواجية كانتوروفيتش-روبنشتاين المستخدمة لحساب مسافة فاسرشتاين تتطلب تدرجات محددة
- لإجبارها على إخراج الأعداد الصحيحة
- كيف قامت WGAN الأصلية بفرض قيد Lipschitz؟
- عن طريق إضافة التسرب
- باستخدام تطبيع الدفعة فقط
- عن طريق تجميد المولد
- وذلك بقص أوزان الناقد إلى نطاق صغير
- ما هي المشكلة التي تقللها WGAN بشكل ملحوظ مقارنة بشبكات GAN الفانيليا؟
- انهيار الوضع وفقدان معلوماتية
- التجهيز المفرط لمجموعة الاختبار
- تحميل الصورة بطيء
- الاستخدام المفرط للذاكرة
- ما التحسن الذي قدمته WGAN-GP مقارنة بـ WGAN الأصلية؟
- مولد أكبر
- عقوبة متدرجة تحل محل قص الوزن
- مجموعة بيانات جديدة
- تعزيز مكافآت التعلم
- لماذا يمكن أن توفر خسارة فاسرشتاين إشارة مفيدة عندما تكون التوزيعات الحقيقية والمولدة بالكاد تتداخل؟
- تصبح درجة دقة ثنائية
- ولم يعد الأمر يعتمد على الناقد
- يمكن أن تختلف المسافة بسلاسة مع تحرك التوزيعات، مما يوفر تدرجات قبل أن تتداخل
- يتطلب الأمر من المولد أن يطابق كل عينة تمامًا
- ما الذي تشجع عقوبة التدرج WGAN-GP قاعدة التدرج الناقد على القيام به في الاستيفاءات العينية؟
- تصبح بالضبط صفر في كل مكان
- تنمو بلا حدود
- تطابق عدد معلمات المولد
- البقاء بالقرب من واحد