تکنیک های نوین برای بهبود پایداری در آموزش GAN: رفع مشکل فروپاشی مد و بهبود کیفیت تولید

شبکه های مولد تخاصمی (GANs) از زمان معرفی در سال ۲۰۱۴ توسط Goodfellow و همکارانش به عنوان یکی از مهم ترین پیشرفت ها در مدل سازی مولد شناخته می شوند. این شبکه ها از دو شبکه عصبی به نام های مولد و متمایزکننده تشکیل شده اند که به صورت رقابتی آموزش می بینند. با این حال، آموزش GANها با چالش های متعددی از جمله ناپایداری، فروپاشی مد و ناپدید شدن گرادیان ها همراه است که می تواند منجر به کاهش کیفیت خروجی شود. این مقاله به بررسی روش های نوین برای بهبود پایداری در آموزش GANها با تمرکز بر رفع مشکلاتی چون فروپاشی مد و بهبود کیفیت داده های تولیدی می پردازد. از جمله تکنیک های مورد بررسی در این مطالعه می توان به اصلاحات در ساختار شبکه ها، تغییرات در توابع زیان و روش های آموزشی اشاره کرد. نتایج نشان می دهند که استفاده از این روش ها می تواند پایداری آموزش را بهبود بخشیده و تنوع و کیفیت داده های تولیدی را افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

شبکه های مولد تخاصمی ، فروپاشی مد ، پایداری آموزش ، کیفیت تولید ، توابع زیان