You might be interested in this @goodfellow_ian, you could use this to most likely get more stability and lower FID than HingeGAN on ImageNet!
-
-
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Do you know if there's a nice closed-form solution for the optimal discriminator? For example for the RSGAN discriminator, do we still get a simple answer in terms of density ratios?
-
Well rethinking about it, I don't think it change at all. The discriminator still maximize the loss as usual, leading to the optimal discriminator as you describe in your GAN paper. The difference is now that the generator actually minimize it more properly (needs proof).
-
It's the minimization part, that should be looked at. It's all intuition but I bet its more like a proper divergence minimization since we minimize both parts of the loss as I mention on p6. If we assume an optimal D, we should check what it looks like.
-
With saturating loss, D optimal = JSD and G optimal = min JSD so we expect D(x)=1/2 for all x which we cannot do because we actually strive for D(x_f)=1, D(x_r)=0 (or D(x_r=1) w/ SGAN). But with non-saturating loss, G optimal would expect D(x_f)=1, D(x_r)=0 which is what we get.
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Is there a typo in eq 18? I would expect the sign in the case where the input is fake to be flipped, but I might be misunderstanding something
-
Yes, actually the typo is on equation 17. It's written correctly on p15, it's actually -log(D(x))-log(1-D(x)). The discriminator is properly defined in equation 18.
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Thank you for sharing this, also the example implementation! Have you tried running this on the swiss-roll or 8 Gaussians dataset to evaluate some simple mode covering behavior?
-
I did my first experiments on the Swiss Roll and it worked well. I tried multiple Gaussian later and it didn't cover all modes. It doesn't fix mode collapse sadly but it makes GANs much more stable and you get better looking samples. Use PACGAN-2 trick if you have mode collapse.
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Exciting work! And love that you wrote a blog post to go along with the paper. Such writing would be a fantastic fit to be featured on The Gradient
@gradientpub , let us know if you'd be interested in collaborating! -
Sure that's a great idea! You can reach me at alexia.jolicoeur-martineau@mail.mcgill.ca. It could be made more extensive than the blog while as simple as possible (compared to the paper).
-
Great, we'll be in touch via email soon!
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
This looks good! I have a few questions
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
I often mistake my tabby cat for a loaf of freshly baked bread. Its soo fusturating.
-
If you think you're crusty, imagine how furstrated your cat feels.
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
NICE! We got BEGAN working with the cats with data augmentation, but only just barely, and these are much better.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
"Table 1 shows an intuitive and memeful visual representation of how this approach works" Thanks for keeping it fun!
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Thanks for sharing! Looks super interesting. And useful.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Very exciting work! I have a question that eq 8, 9 could be interpreted as optimizing based on the margin of fake and real samples, which has been explored in loss sensitive GAN https://arxiv.org/abs/1701.06264 , are they equivalent? Perhaps discussion could be added to future revisions?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।
,
cats
, video games
and GANs
.
