Ai đó có thể giúp tôi hiểu đoạn này từ bài báo tiến bộ của Nvidia không?

Hơn nữa, chúng tôi quan sát rằng chế độ sụp đổ theo truyền thống GAN gây khó chịu có xu hướng xảy ra rất nhanh, trong quá trình hàng chục xe buýt nhỏ. Thông thường, họ bắt đầu khi phân biệt đối xử quá mức, dẫn đến độ dốc quá mức và một cuộc cạnh tranh không lành mạnh theo sau khi cường độ tín hiệu leo ​​thang trong cả hai mạng. Chúng tôi đề xuất một cơ chế để ngăn chặn máy phát điện tham gia vào sự leo thang như vậy, khắc phục vấn đề (Mục 4.2).

Họ có ý nghĩa gì khi người phân biệt đối xử quá mức? Người phân biệt đối xử được tốt quá nhanh? Và cường độ tín hiệu leo ​​thang trong cả hai mạng?

Trực giác hiện tại của tôi là người phân biệt đối xử quá sớm khiến cho máy phát điện tăng đột biến và cố gắng bắt kịp, đó sẽ là cuộc cạnh tranh không lành mạnh mà họ đang nói đến. Sự sụp đổ mô hình là hiệu ứng phụ trong đó trình tạo gặp sự cố khi bắt kịp và quyết định chơi an toàn bằng cách tạo ra các hình ảnh hơi khác nhau để tăng độ chính xác của nó. Là cách giải thích đoạn văn trên đúng?

Một bộ phân biệt quá mức có thể dẫn đến một bộ dữ liệu chưa được làm sạch hoàn toàn và có thể có quá nhiều tính năng giống hệt nhau, do đó sẽ có sự hội tụ sớm từ bộ phân biệt vì có ít biến thể. Hạn chế từ điều này là mô hình sẽ không thể khái quát tốt.

Vâng, trực giác của bạn là chính xác. Ảnh hưởng của vấn đề này là trình tạo không còn có thể cải thiện đầu ra của nó để đánh lừa người phân biệt đối xử - người phân biệt đối xử không mua bất kỳ đầu ra nào được tạo. Trong trường hợp này, trình tạo bị kẹt ở mức tối thiểu cục bộ và thường tạo ra kết quả vô nghĩa.

Tôi nghĩ rằng trực giác của bạn không hoàn toàn chính xác. Khi bắt đầu đào tạo, người phân biệt đối xử có thể vượt quá. Do đó, nó có thể gây ra sự leo thang tín hiệu backpropagation.