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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제11권 제4호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 31 - 36 (6page)
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Unsupervised neural networks have not caught enough attention until Generative Adversarial Network (GAN) was proposed. By using both the generator and discriminator networks, GAN can extract the main characteristic of the original dataset and produce new data with similarlatent statistics. However, researchers understand fully that training GAN is not easy because of its unstable condition. The discriminator usually performs too good when helping the generator to learn statistics of the training datasets. Thus, the generated data is not compelling. Various research have focused on how to improve the stability and classification accuracy of GAN. However, few studies delve into how to improve the training efficiency and to save training time. In this paper, we propose a novel optimizer, named FAST-ADAM, which integrates the Lookahead to ADAM optimizer to train the generator of a semi-supervised generative adversarial network (SSGAN). We experiment to assess the feasibility and performance of our optimizer using Canadian Institute For Advanced Research - 10 (CIFAR-10) benchmark dataset. From the experiment results, we show that FAST-ADAM can help the generator to reach convergence faster than the original ADAM while maintaining comparable training accuracy results.
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I. Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Proc. Neural Information Processing Systems 2014 :2672~2680
D.P. Kingma / 2015 / Adam: A method for stochastic optimization / Proc. 3rd International Conference for Learning Representations
M. R. Zhang / 2019 / Lookahead Optimizer : k steps forward, 1 step back / Proc. Neural Information Processing Systems 2019
A. Odena / 2016 / Semi-supervised learning with generative adversarial networks / Proc. 33rd International Conference on Machine Learning
M. Mirza / 2014 / Conditional generative adversarial nets / arXiv preprint arXiv:1411.1784
D.P. Kingma / 2015 / Adam: A method for stochastic optimization / Proc. 3rd International Conference for Learning Representations
M. R. Zhang / 2019 / Lookahead Optimizer : k steps forward, 1 step back / Proc. Neural Information Processing Systems 2019
A. Odena / 2016 / Semi-supervised learning with generative adversarial networks / Proc. 33rd International Conference on Machine Learning
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