Image generation using only a discriminator network with gradient norm penalty

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: CANSU CEMRE YEŞİLÇİMEN

Danışman: EMRE AKBAŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, daha önce Taplı (2021) tarafından önerilmiş olan sadece bir ayırıcı ağ ile görüntü üretme fikrini çeşitli iyileştirmeler ile genişletmektedir. Sözedilen yöntem, ayırıcı ağın çıktı puanlarını arttırarak başlangıçta saf gürültü olan görüntüleri yinelemeli şekilde günceller. Eğitim prosedürünü, şu yeni kayıp fonksiyonları kullanarak genişletmekteyiz: (i) toplam değişimsel kayıp, (ii) N-sınıflı ayırma (eğer sınıf etiketlerine erişilebiliyorsa) ve (iii) veri kümesindeki görüntüler için hesaplanan gradyan büyüklüğü cezası. Deneylerimiz gösteriyor ki, toplam değişimsel kayıp ve N-sınıflı ayırma üretim performansını önemli ölçüde değiştirmemesine rağmen, gradyan büyüklüğü cezası daha iyi görüntü üretimine ve daha hızlı yakınsamaya sahip olmasını sağlar. Bahsedilen üç değişikliği birleşik şekilde uygulamak ise en iyi sonuç çıktılarını oluşturur. Küçük bir evrişimli sinirsel ağ kullanarak MNIST veri kümesi üzerinde 25.26 FID puanına erişiyoruz. EMNIST ve Yale Face veri kümeleri üzerinde görüntü üretimi sonuçları ile belirsizlik kestirimi problemi için FashionMNIST, EMNIST ve KMNIST veri kümeleri üzerinde alınmış ekstra sonuçlar sunuyoruz.