They propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G. The training procedure for G is to maximize the probability of D making a mistake. This framework corresponds to a minimax two-player game. In the space of arbitrary functions G and D, a unique solution exists, with G recovering the training data distribution and D equal to 1/2 everywhere. In the case where G and D are defined by multilayer perceptrons, the entire system can be trained with backpropagation. There is no need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks during either training or generation of samples. Experiments demonstrate the potential of the framework through qualitative and quantitative evaluation of the generated samples.
พวกเขาเสนอกรอบการทำงานใหม่สำหรับการประมาณค่าแบบจำลองกำเนิดผ่านกระบวนการที่ขัดแย้งกัน ซึ่งเราฝึกอบรมแบบจำลองสองแบบไปพร้อมๆ กัน: โมเดลกำเนิด G ที่รวบรวมการกระจายข้อมูล และแบบจำลองจำแนก D ที่ประมาณความน่าจะเป็นที่ตัวอย่างจะมาจากข้อมูลการฝึกอบรมมากกว่า กว่า G ขั้นตอนการฝึกสำหรับ G คือการเพิ่มโอกาสที่ D จะทำผิดพลาดให้สูงสุด เฟรมเวิร์กนี้สอดคล้องกับเกมที่มีผู้เล่นสองคนขั้นต่ำ ในพื้นที่ของฟังก์ชันที่กำหนดเอง G และ D มีโซลูชันที่ไม่เหมือนใคร โดย G จะกู้คืนการกระจายข้อมูลการฝึก และ D เท่ากับ 1/2 ทุกแห่ง ในกรณีที่ G และ D ถูกกำหนดโดยเพอร์เซปตรอนหลายชั้น ระบบทั้งหมดสามารถถูกฝึกด้วยการแพร่กระจายกลับได้ ไม่จำเป็นต้องมีห่วงโซ่ Markov หรือเครือข่ายการอนุมานโดยประมาณที่ยังไม่ได้ม้วนในระหว่างการฝึกอบรมหรือการสร้างตัวอย่าง การทดลองแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของกรอบการทำงานผ่านการประเมินเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณของกลุ่มตัวอย่างที่สร้างขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence