본 연구는 생성적 적대 신경망의 모드 붕괴 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근법을 제안한다:
두 플레이어 게임을 다중 플레이어 게임으로 확장한다. 각 생성자와 판별자 쌍은 경매 과정을 통해 상대방의 성능을 평가하고 이를 바탕으로 학습을 진행한다.
보조 학습 과정을 통해 각 모델이 가장 우수한 모델의 출력 값을 따라가도록 학습한다. 이를 통해 모델들이 올바른 방향으로 학습되도록 유도한다.
실험 결과, 제안된 방법은 기존 생성적 적대 신경망 모델에 비해 모드 커버리지와 샘플 품질 면에서 개선된 성능을 보였다. 특히 성능이 가장 낮은 모델의 성능이 크게 향상되었는데, 이는 보조 학습 과정이 모델들을 실패 모드에 빠지지 않도록 방지하는 데 효과적이었기 때문이다.
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by Joo Yong Shi... at arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.13866.pdfDeeper Inquiries