생성적 적대 네트워크 (GAN) 는 매우 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있게 하여 생성 모델링 분야에 혁명을 일으켰습니다.그러나 GAN의 성능 평가는 실제 데이터와 구별하기 어려울 수 있는 새로운 데이터를 생성하는 고유한 특성 때문에 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.다음은 GAN에 대한 몇 가지 평가 지표, 관련 문제, 평가 프로세스에서 데이터 레이블링이 필요한 이유에 대한 설명입니다.
GAN 메트릭스 평가
평가를 위해 몇 가지 평가 지표가 제안되었습니다. GAN의 성능, 각각 장점과 한계가 있습니다.GAN 평가의 이러한 메트릭은 크게 샘플 기반 메트릭, 분류 기반 메트릭 및 생성된 이미지의 직접 분석으로 분류할 수 있습니다.
샘플 기반 지표
샘플 기반 메트릭은 생성된 샘플을 실제 데이터와 비교합니다.이러한 메트릭은 GAN의 성능을 객관적으로 평가하려는 경우 매우 중요합니다.널리 사용되는 두 가지 샘플 기반 메트릭은 다음과 같습니다.
분류 기반 지표
분류 기반 메트릭에는 실제 데이터를 기반으로 분류기를 훈련시키고 생성된 데이터에 대한 성능을 평가하는 작업이 포함됩니다.널리 사용되는 일부 GAN 평가 지표는 다음과 같습니다.
생성된 이미지의 직접 분석
보다 기본적인 접근 방식은 생성된 이미지를 다른 분류기의 입력으로 사용하지 않고 직접 분석하는 것입니다.여기에는 창의성 (실제 이미지의 중복 없음), 상속 (실제 이미지의 주요 특징 보존) 및 다양성 (다양한 이미지 생성) 을 기반으로 이미지를 평가하는 작업이 포함됩니다.창의성-상속-다양성 (CID) 지수는 이 세 가지 측면을 결합하여 GAN 성능을 평가합니다.
GAN 평가의 어려움
GAN을 평가하는 데에는 몇 가지 문제가 있습니다.첫째, 생성된 데이터를 실제 데이터와 구별하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 GAN이 더욱 정교해짐에 따라 더욱 그렇습니다.또한 GAN은 모드 붕괴, 비수렴 및 불안정성과 같은 문제가 발생하기 쉬우며, 이는 생성된 샘플의 품질과 다양성에 영향을 미칠 수 있습니다.
게다가 널리 사용되는 지표인 FID는 다양한 데이터 세트 크기 및 복잡성을 처리할 때 한계가 있습니다.FID에서는 실제 이미지 분포와 생성된 이미지 분포가 다변량 가우스 분포라고 가정하는데, 이는 다양성이 높은 복잡한 데이터셋에는 적용되지 않을 수 있습니다.또한 FID 점수는 분포 통계를 추정하는 데 사용되는 표본 수에 민감하며, 최적의 표본 수는 데이터셋 복잡도에 따라 달라집니다.
최근 설문 조사에서는 기본 사항, 변형, 교육 문제, 응용 프로그램에 대해 설명합니다. GAN의 미해결 문제.이 백서에서는 제로섬 게임에서 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 동시에 훈련하는 방법을 중점적으로 설명합니다. 제로섬 게임에서는 판별자를 속이는 이미지를 생성하여 실제 이미지와 합성 이미지를 구별하도록 훈련됩니다.
GAN 평가에서 데이터 라벨링의 역할
데이터 라벨링은 GAN 평가에서 중요한 역할을 합니다.에 의해 데이터 주석 실제 이미지와 생성된 이미지에 대해 GAN 성능을 평가하기 위한 근거 정보를 설정할 수 있습니다.IS 및 FID와 같은 메트릭은 사전 학습된 모델을 사용하여 실제 이미지와 생성된 이미지를 분류하는 데 의존하며, 이 분류기를 훈련하고 평가하려면 레이블이 지정된 고품질 데이터를 보유하는 것이 필수적입니다.
GAN의 엣지 케이스 및 장애 모드에 레이블을 지정하면 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.문제가 되는 특정 예에 대해 라벨러로부터 피드백을 수집하면 생성된 이미지에서 편향, 클래스 누락 또는 기타 문제를 발견할 수 있습니다.이 피드백은 GAN 아키텍처 및 교육을 반복적으로 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다양한 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것은 포괄적인 GAN 평가에 중요합니다.GAN은 훈련 분포에 지나치게 적합할 수 있으므로 광범위한 테스트 세트를 기반으로 평가하는 것이 중요합니다.크고 다양한 데이터 세트에 레이블을 지정하면 GAN 성능을 평가하기 위한 보다 강력한 테스트 베드가 제공됩니다.
GAN을 새 작업에 적용할 때는 소스 도메인의 데이터에 레이블을 지정하는 것이 유용합니다.예를 들어 그래프의 준지도 학습에 GAN을 사용하는 경우 대상 도메인의 레이블이 지정된 데이터가 활용됩니다.레이블이 지정된 데이터의 품질과 양은 GAN의 적응 능력에 영향을 미칩니다.
의 반복적 라벨링 소규모 언어 모델 또는 batchs는 고품질 GAN 평가 데이터 세트를 개발하기 위한 모범 사례입니다.이를 통해 규모를 확대하기 전에 문제를 빠르게 식별하고 라벨링 지침을 수정할 수 있습니다.또한 라벨러가 작업에 더 능숙해질 수 있도록 도와줍니다.
라벨링 품질의 영향을 시각화하기 위해 GAN 성능과 레이블링된 데이터의 품질 간의 관계를 보여주는 표는 다음과 같습니다.
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자주 묻는 질문
GAN을 평가하기 위해 초기점수 (IS) 를 사용할 때의 한계는 무엇입니까?
IS는 생성된 샘플의 다양성을 평가하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 생성된 이미지의 전체 품질을 효과적으로 캡처하지 못할 수 있습니다.
프레셰 초기 거리 (FID) 는 다른 GAN 평가 지표와 어떻게 비교됩니까?
FID는 품질에만 초점을 맞추는 IS와 같은 메트릭과 달리 품질과 다양성을 모두 고려하여 GAN 성능을 보다 포괄적으로 측정합니다.
사전 훈련된 분류기를 사용하지 않고도 GAN을 평가할 수 있습니까?
예, 사전 학습된 분류기가 필요하지 않은 CID (창의성-상속-다양성) 지수와 같은 직접 분석 방법을 사용하여 GAN을 평가할 수 있습니다.
