minibatch discrimination
时间: 2023-10-19 20:08:58 浏览: 60
minibatch discrimination是一种在生成对抗网络(GAN)中使用的技术,旨在提高生成器的稳定性和多样性。它通过在判别器中引入批量信息,使得判别器能够同时考虑多个样本之间的距离,从而更好地区分真实样本和生成样本。具体地说,minibatch discrimination通过计算样本之间的距离来度量它们的相似性,并将这些距离信息添加到判别器的中间层表示中。这样,判别器就能够学习到更多关于生成样本之间的差异和多样性的信息,从而帮助生成器生成更多样化的样本。
相关问题
discrimination用什么指标衡量
discrimination 的指标是指在相同的条件下,对一个人或一个群体有偏见或歧视的行为。常见的衡量指标有:
1. 工资差异:在同一职位、同样的工作质量下,两个人的工资相差很大,可能是因为性别、种族或其他因素导致的歧视。
2. 就业机会差异:同样的工作经验和能力,一些人比另一些人更容易获得就业机会。
3. 升迁机会差异:在同一公司工作,有些人比另一些人更容易升职加薪。
4. 教育机会差异:一些人由于种族、家庭经济背景等因素,比另一些人更难获得良好的教育机会。
rethinking graph anomaly detection: a self-supervised group discrimination p
《重新思考图形异常检测:一种自我监督的群体区分》是一篇关于图形异常检测的研究论文。现有的异常检测方法通常依赖于人工标注的异常样本,但这种方法需要大量的标注工作和专家知识。因此,该论文提出了一种基于自我监督群体区分的新方法。
该方法首先构建一个图形数据的表示形式,例如图形的节点和边表示,然后使用无监督的聚类算法将数据集分成不同的群体。通过比较不同群体之间的相似性和差异性,可以发现潜在的异常群体。这种自我监督的方法不需要人工标注的异常样本,而是通过挖掘数据本身的特征和结构来进行异常检测。
为了验证这种方法的有效性,该论文在多个真实世界的图形数据集上进行了实验。实验结果表明,该方法在检测异常群体方面具有较高的性能。与传统的异常检测方法相比,它能够更准确地识别出异常群体,并且不需要人工标注的异常样本来训练模型。
这项研究对图形异常检测领域具有重要的意义。它提出了一种新颖的自我监督方法,可以减轻传统异常检测方法中的标注负担,并且在实验中取得了很好的效果。该方法还可以应用于许多领域,如网络安全、金融欺诈检测等。未来,该研究可以进一步改进和扩展,以提高异常检测的准确性和效率。