Когда надо делать развал схождение

КАК ОПРЕДЕЛИТЬ, НУЖНО ЛИ ДЕЛАТЬ СХОД-РАЗВАЛ? | Автор топика: Lloyd

В статье рассказывается о том зачем делать сход-развал.

Наступила зима, и про хорошую погоду можно забыть, впереди снег, дожди, слякоть, а, значит, необходимо задуматься о безопасности на дорогах.

Главная проблема любого автомобилиста — сохранить резину автомобиля.

Многие автолюбители полагают, что углы установки колёс автомобиля вещь важная, но и не такая обязательная, как промывка карбюратора или двигателя. Но, как показывает практика, пренебрегать этим не стоит, так как именно от положения колёс машины напрямую зависит её управляемость на дороге, а, следовательно, и безопасность водителя.

Поэтому регулировку углов установки колёс или сход-развал следует проводить регулярно. В противном случае автовладелец рискует угодить в серьёзную аварию.

Что указывает на необходимость провести сход-развал?

1. Визуально заметный неравномерный износ протектора шин.

2. Резкое изменение положения горизонтальной спицы рулевого колеса.

3. Ощутимое усилие на рулевом колесе при движении по прямой или уход машины в сторону при его отпускании

4. Потеря курсовой устойчивости при наезде на неровности дороги.

5. Повышенный шум от покрышек при движении автомобиля.

6. После обкатки нового автомобиля или если вы недавно купили автомобиль бу.

Сход-развал делается при замене любых несущих элементов подвески, исключая стабилизатор поперечной устойчивости. Сход-развал, как грузового, так и легкового автомобиля следует проводить приблизительно каждые 12000-16000 км пробега. Если же машина используется очень часто, советуем проводить её сход-развал каждые 6000-8000 км пробега. Осуществляется сход-развал колёс авто только на специализированном оборудовании.

Автомобиль после регулировки сход-развала имеет:

• Хорошую курсовую устойчивость.

• Легкую управляемость и хорошую маневренност.

• Меньшую склонность к заносам и опрокидыванию в экстремальных ситуациях.

• Хороший накат и, следовательно, экономию топлив.

• Максимальный ресурс покрышек по износу.

Итак, вам необходимо сделать развал/схождение. Что нужно сделать перед визитом на сервис?

• Покрышки слева и справа должны иметь одинаковую размерность и быть идентичны по модели.

• Все четыре колесных диска должны быть абсолютно одинаковые по всем параметрам (посадочный диаметр, ширина, вылет). Это условие особенно важно для регулировок на компьютерных стендах.

• Параметры дисков должны соответствовать техническим требованиям вашего автомобиля. Так, например, нежелательно ставить на ВАЗ-08(09) диски от «классики» и наоборот, т. к. они имеют разный вылет, что приводит к изменению плеча обката колеса, заданного конструкцией подвески. То же самое будет при использовании на «Ниве» дисков от автомобиля «Волга» и вообще — дисков с вылетом меньше штатного.

• Если ваше желание сделать развал/схождение связано с установкой нового комплекта резины, то не спешите устанавливать резину на автомобиль, пока как следует не проверите ходовую часть и не устраните неисправности. Часто бывают такие случаи, когда автовладелец, «переобувшись», приезжает на развал/схождение, а мастер находит у него какую-то неисправность, не позволяющую сделать эту операцию. Хорошо, если этот дефект можно устранить на месте, но бывает так, что неисправность имеет более глобальный характер, что не позволяет устранить ее сейчас же. И приходится ему энное количество времени ездить на новой резине без развала/схождения, что иногда бывает губительно для резины.

• Обратите внимание, какое положение занимает руль вашей машины при движении по прямой и одинаковое ли количество оборотов он имеет влево и вправо от этого положения. Впоследствии, заострите внимание мастера на этой информации.

• Выровняйте давление в колесах согласно инструкции.

Конечно, все перечисленные выше пункты хороший мастер по развала/схождения должен отследить сам. Но это уж тут на кого нарветесь. Поэтому лучше перестраховаться.

Оптика или компьютер?

Перед клиентом всегда стоит вопрос, куда ехать: на о

Вадим (George) Все зависит на 90% от спеца, и10 % от оборудования

Tags: Когда надо делать развал схождение

Когда нужно делать развал и схождение колес автомобиля

Как часто надо делать развал схождение ? | Автор топика: Жанна

Ольга Развал-схождения делают тогда когда была задета подвеска, например когда перебарали полностью подвеску, самое выжно после замены рулевых тяг обязательно нужно делать развал-схождения или при замене саленблоков или рычагов, когда была земана резины то ненужно делать развала-схождения, на некоторых иномарках даже после замены рычагов ненужно этого делать и если был удар подвески-но это уже можно определить по износу резины и по тяги руля в какую либо сторону, но не вкоем случаи замена резины не влияет на развал-схождение, только нужно будет отбалансировать саму резину с диском в месте. На новых моделях очень редко делают развал и иногда после десяти лет службы автомобиля, да и то если это будет необъходимо.

Ксения 3 раза в год

Алёна Раз в год, или пока машину вести не начнет.

Тамара с каждой сезонной сменой резины полезно

Юлия Начнем с того что развал схождение надо делать только на авто без аварий в переднюю часть!!! Это важно! иначе деньги на ветер! При любом вмешательстве в подвеску Надежда на стенд. Делая развал схождение не забываем про кастор.

Иван Как только заметили неравномерный износ протектора передних колес, так уже пора . Перед этим, лучше заменить изношенные детали передней подвески — опоры, наконечники, тяги и т. д …

Нина по чаще смотри за резиной, как машина дорогу держит, чувствуй свое авто и сам все поймешь

Виталий Каждый раз когда проходите то. Если без аварий

Василий только если начнёт тянуть в стороны. а так лишний расход.

Алексей как колеса передние об че нибудь стукнешь так и делай. Это сразу видно будет, машину при ровном руле уносить влево или вправо будет. А так если не водит то езди, смысла делать нету

Развал-схождение: что это, как он выполняется и когда его делать

О необходимости проверки и регулировки развала и схождения колёс, к сожалению, иногда забывают. «Залил бензин и катайся» – такой подход нередко встречается у некоторых владельцев авто. Ответственные же водители понимают, что необходимо регулярно проводить техобслуживание. Иначе даже новая машина превратится в «ведро с гайками». Следить за развалом-схождением – так же важно, как выполнять ТО.

Что такое развал-схождение

В простом понимании – это две характеристики того, насколько прямо стоят колёса у вашей машины. Если они строго вертикальные – это нулевой развал. Если «домиком», то есть верхняя часть колеса наклонена внутрь, а нижняя – наружу, то это отрицательный развал, а если наоборот – то положительный.

Схождение тоже бывает со знаком «плюс» или «минус». Если посмотреть на автомобиль сверху, то положительное схождение наблюдается, когда передние части колёс стоят ближе друг к другу, чем задние. То есть, при движении вперед они будут как бы сходиться. Если же, наоборот, колеса как бы расходятся, то это отрицательное схождение.

Есть ещё одна характеристика, которую проверяют при регулировке развала-схождения – кастер или кастор. Если говорить упрощённо, то это угол наклона оси, вокруг которой поворачивается колесо. Правда, на многих машинах он конструктивно не регулируется.

Зачем делать развал-схождение и на что это влияет

Все названные настройки входят в систему управления транспортным средством. А как вы думаете – важна ли управляемость? Конструктора при расчёте параметров автомобиля учитывают возможные силы, которые будут на него воздействовать. Эти нагрузки зависят, в том числе, и от площади контакта шин с дорогой.

Неправильно выставленные или сбившиеся в процессе эксплуатации положения колёс приводят к изменению пятна контакта. В результате нарушаются все расчёты. Машина, конечно, ехать будет, но не так хорошо, как могла бы.

Правильно отрегулированные углы развала-схождения колёс – это:

• управляемость и манёвренность;
• комфортность движения и хороший накат;
• курсовая устойчивость и несклонность к заносам;
• экономия топлива и замедление износа шин;
• чувствительность и лёгкость руля, способность автомобиля самостоятельно возвращаться в прямолинейное движение.

Почему сбиваются настройки и как часто нужно делать регулировку

«Когда нужно делать развал-схождение?» – этот вопрос задаётся автовладельцами очень часто. Здесь есть несколько критериев.

Во-первых, по километражу. Производители рекомендуют проверять выставленные углы не реже, чем раз за 30 тысяч километров пробега. При движении автомобиля на его колёса приходятся большие нагрузки. Они расшатывают подвеску и нарушают первоначальную регулировку. Учитывая качество наших дорог, проверяйте настройки чаще – каждые 15–20 тысяч километров.

Во-вторых – при появлении следующих признаков:

• быстро и неравномерно изнашиваются шины;
• без видимых причин увеличился расход топлива;
• управление стало слишком лёгким или, наоборот, тяжёлым;
• машину уводит в сторону или она плохо держит дорогу;
• руль изменил положение при движении по прямой;
• шины визжат на поворотах;
• при торможении машину разворачивает или тянет в сторону;
• при выходе из поворота руль возвращается не сразу;
• автомобиль с опозданием реагирует на руль;
• радиусы разворота вправо и влево разные.

В-третьих – после ремонта, затрагивающего подвеску. Грамотные мастера сами порекомендуют вам сделать это после проведения следующих работ:

• замены амортизаторов;
• изменения дорожного просвета автомобиля;
• установки проставок под пружины подвески;
• замены сайлентблоков, шаровых опор, рычагов и так далее;
• установки усиленных пружин подвески;
• замены наконечников рулевых тяг;
• ремонта рулевой рейки.

Также можно задуматься о дополнительной проверке после:

• пробоя подвески или погнутости дисков в результате жёсткого удара;
• обкатки нового или недавно купленного подержанного автомобиля;
• сезонной смены колёс.

Как делают развал-схождение

К регулировке развала и схождения машину нужно подготовить:

• освободите багажник и салон от лишнего груза. Работы выполняются с пустым автомобилем;
• убедитесь, что диски колёс не погнуты, а давление в шинах нормальное;
• подвеска должна быть исправной. Проверьте это сами или попросите мастера провести диагностику ходовой части перед тем, как делать регулировку.

После проверки машина устанавливается в стенд, и на колёса навешиваются датчики. Их конструкция, как и дальнейшая технология проверки, зависит от типа и модели стенда. После нескольких операций на компьютере появляются значения отклонений, и мастер приступает к регулировке.

Точно определить, сколько времени займёт вся процедура, невозможно. Это зависит от объёма работ: будет ли выполняться только измерение углов или их регулировка. Также многое зависит от марки, возраста машины и сложности обнаруженных несоответствий. Согласитесь, если регулировочные болты проржавели и их закусило – процесс затянется. В среднем на всё уходит обычно от 15 минут до часа.

Оборудование

Самые распространённые стенды для проверки и регулировки развала-схождения – компьютерные и оптические. Компьютерные стенды более удобны в работе. Например, в процессе регулировки они учитывают положение задних колёс. Но оптические устройства позволяют выставить углы установки максимально точно. Впрочем, для клиента особой разницы между ними нет: это не сильно влияет на то, сколько времени делается проверка. Гораздо большее значение имеет квалификация мастера и его добросовестность.

В условиях Украины, с учётом качества и состояния дорог, контроль развала-схождения – операция необходимая. Правильно выставленные углы подвески повышают управляемость автомобиля, комфортность движения и манёвренность. А замедление износа шин и снижение расхода топлива будут приятным бонусом!

GAN — Почему так сложно обучать генеративно-состязательные сети! | Джонатан Хуэй

Легче узнать картину Моне, чем рисунок. Генеративные модели (создание данных) считаются намного сложнее по сравнению с дискриминационными моделями (обработка данных). Тренировать ГАН тоже сложно. Эта статья является частью серии GAN, и мы исследуем, почему обучение так неуловимо. Благодаря исследованию мы понимаем некоторые фундаментальные проблемы, которые определяют направления многих исследователей. Мы рассмотрим некоторые разногласия, чтобы знать, к чему может привести исследование. Прежде чем рассматривать проблемы, давайте кратко рассмотрим некоторые уравнения GAN.

GAN производит выборку шума z с использованием нормального или равномерного распределения и использует генератор глубокой сети G для создания изображения x (x=G(z)) .

В GAN мы добавляем дискриминатор, чтобы различать, является ли ввод дискриминатора реальным или сгенерированным. Он выводит значение D(x) , чтобы оценить вероятность того, что входные данные реальны.

Целевая функция и градиенты

GAN определяется как минимаксная игра со следующей целевой функцией.

На приведенной ниже диаграмме показано, как мы обучаем дискриминатор и генератор с использованием соответствующего градиента.

Многие модели GAN страдают следующими основными проблемами:

• Несходимость : параметры модели колеблются, дестабилизируются и никогда не сходятся,
• Коллапс режима : коллапс генератора, который производит ограниченное количество выборок,
• Уменьшенный градиент : дискриминатор становится слишком успешным, градиент генератора исчезает и ничего не изучается,
• Дисбаланс между генератором и дискриминатором, вызывающий переоснащение, &
• Высокая чувствительность к выбору гиперпараметров.

Распределение реальных данных является мультимодальным. Например, в MNIST существует 10 основных режимов от цифры «0» до цифры «9». Примеры ниже созданы двумя разными GAN. В верхней строке представлены все 10 мод, а во второй строке — только одна мода (цифра «6»). Эта проблема называется режим рушится , когда генерируются только несколько режимов данных.

Source

GAN основана на некооперативной игре с нулевой суммой. Короче говоря, если один выигрывает, другой проигрывает. Игра с нулевой суммой также называется минимаксной. Ваш противник хочет максимизировать свои действия, а ваши действия должны минимизировать их. В теории игр модель GAN сходится, когда дискриминатор и генератор достигают равновесия Нэша. Это оптимальная точка для минимаксного уравнения, приведенного ниже.

Поскольку обе стороны хотят подорвать позиции других, возникает равновесие Нэша, когда один игрок не изменит своего действия независимо от действий противника. Рассмотрим двух игроков A и B , которые контролируют значения x и y соответственно. Игрок A хочет максимизировать значение xy , а B хочет его минимизировать.

Равновесие Нэша: x=y=0 . Это единственное состояние, когда действия вашего оппонента не имеют значения. Это единственное состояние, при котором любые действия противников не изменят исход игры.

Давайте посмотрим, сможем ли мы легко найти равновесие Нэша, используя градиентный спуск. Мы обновляем параметр x и y на основе градиента функции значений V .

, где α — скорость обучения. Когда мы наносим x , y , и xy по отношению к обучающим итерациям, мы понимаем, что наше решение не сходится.

Если мы увеличим скорость обучения или будем обучать модель дольше, мы увидим, что параметры x, y нестабильны с большими колебаниями.

Наш пример — отличная демонстрация того, что некоторые функции стоимости не сходятся при градиентном спуске, в частности, для невыпуклой игры. Мы также можем рассматривать эту проблему интуитивно: ваш оппонент всегда противодействует вашим действиям, что затрудняет сходимость моделей.

Функции стоимости могут не сходиться при использовании градиентного спуска в минимаксной игре.

Чтобы понять проблему конвергенции в GAN, мы сначала изучим KL-дивергенцию и JS-дивергенцию. До GAN многие генеративные модели создают модель θ , которая максимизирует оценку максимального правдоподобия MLE . то есть поиск лучших параметров модели, которые больше всего соответствуют обучающим данным.

Это то же самое, что и минимизация KL-расхождения KL(p,q) (доказательство), которое измеряет распределение вероятностей q (оценочное распределение) отличается от ожидаемого распределения вероятностей p (реальное распределение).

KL-дивергенция несимметрична.

KL(x) уменьшается до 0 для области, где p(x) → 0 . Например, на рисунке справа красная кривая соответствует D(p, q). падает до нуля, когда x>2 где p приближается к 0.

Примечание: KL(p, q) — интеграл красной кривой справа.

Какой смысл? KL-дивергенция DL(p, q) наказывает генератор, если он пропускает некоторые моды изображений: штраф высок, когда p(x) > 0 , но q(x) → 0 . Тем не менее допустимо, что некоторые изображения не выглядят реальными. Штраф низкий, когда p(x) → 0 , но q(x)>0 . (более низкое качество, но более разнообразные образцы)

С другой стороны, обратная KL-дивергенция DL(q, p) штрафует генератор, если изображения не выглядят реальными: высокий штраф, если p(x) → 0 но q(x) > 0 . Но он исследует меньшее разнообразие: низкий штраф, если q(x) → 0 , но p(x) > 0 . (Выборки лучшего качества, но менее разнообразные)

Некоторые генеративные модели (кроме GAN) используют MLE (иначе KL-дивергенцию) для создания моделей. Первоначально считалось, что KL-дивергенция приводит к ухудшению качества изображений (размытости изображений). Но имейте в виду, что некоторые эмпирические эксперименты могли опровергнуть это утверждение.

JS-дивергенция определяется как:

JS-дивергенция симметрична. В отличие от KL-дивергенции, она сильно наказывает плохие изображения. (когда p(x)→ 0 и q(x) > 0 ) В GAN, если дискриминатор оптимален (хорошо работает при различении изображений), целевая функция генератора становится (доказательство):

Таким образом, оптимизация модель генератора трактуется как оптимизирующая JS-дивергенцию. В экспериментах GAN дает более красивые изображения по сравнению с другими генеративными моделями, использующими KL-дивергенцию. Следуя логике, изложенной в последнем разделе, ранние исследования предполагают, что оптимизация JS-дивергенции, а не KL-дивергенции, создает более качественные, но менее разнообразные изображения. Однако с тех пор некоторые исследователи отказались от этих утверждений, потому что эксперименты с GAN с использованием MLE дают одинаковое качество изображения, но по-прежнему страдают проблемой разнообразия изображений. Но уже были предприняты значительные усилия по изучению слабых мест JS-Divergence в обучении GAN. Эти работы значимы независимо от дискуссий. Поэтому дальше мы углубимся в вопросы JS-дивергенции.

Напомним, что когда дискриминатор оптимален, целевая функция для генератора:

Что происходит с градиентом JS-дивергенции, когда распределение данных q изображений генератора не соответствует истинному p для реальные изображения. Рассмотрим пример, в котором p и q распределены по Гауссу, а среднее значение p равно нулю. Рассмотрим q различными средствами для изучения градиента JS(p, q) .

Здесь мы наносим JS-дивергенцию JS(p, q) между p и q со средним значением q в диапазоне от 0 до 30. Как показано ниже, градиент для JS-дивергенции обращается в нуль. с q1 до q3 . Генератор GAN будет очень медленно учиться, когда стоимость в этих регионах будет насыщена. В частности, в начале обучения p и q очень разные, и генератор учится очень медленно.

Из-за исчезающего градиента альтернативная функция стоимости предлагается в оригинальной статье GAN для решения проблемы исчезающего градиента.

Соответствующий градиент в соответствии с другой исследовательской работой Аржовского:

Он включает термин обратного KL-дивергенции, который Аржовский использует для объяснения того, почему GAN имеет более качественное, но менее разнообразное изображение по сравнению с генеративными моделями, основанными на KL- расхождение. Но тот же анализ утверждает, что градиенты колеблются и вызывают нестабильность модели. Чтобы проиллюстрировать это, Арджовский замораживает генератор и непрерывно обучает дискриминатор. Градиент для генератора начинает увеличиваться с большими вариантами.

Источник

Вышеупомянутый эксперимент — это не то, как мы тренируем ГАН. Однако математически Аржовски показывает, что целевая функция первого генератора GAN имеет исчезающие градиенты, а альтернативная функция стоимости имеет флуктуирующие градиенты, которые вызывают нестабильность моделей. Начиная с оригинальной статьи GAN, наблюдается золотая лихорадка в поиске новых функций стоимости, таких как LSGAN, WGAN, WGAN-GP, BEGAN и т. д. Некоторые методы основаны на новых математических моделях, а другие основаны на интуиции, подкрепленной экспериментами. Цель состоит в том, чтобы найти функцию стоимости с более гладкими и не исчезающими градиентами.

Тем не менее, документ Google Brain 2017 года «Являются ли GAN созданными равными?» утверждает, что

Наконец, мы не нашли доказательств того, что какой-либо из протестированных алгоритмов постоянно превосходит исходный.

Если какие-либо новые предложенные функции стоимости окажут решающее влияние на улучшение качества изображения, мы не будем проводить эти дебаты. Картина конца света для исходных функций стоимости из математической модели Аржовского также не реализуется в полной мере. Но я буду осторожными читателями преждевременно объявлять функции стоимости не имеет значения. Мои мысли о статье Google Brain можно найти здесь. Что я думаю? Обучение GAN легко дает сбой. Вместо того, чтобы с самого начала пробовать множество стоимостных функций, сначала отладьте свой дизайн и код. Затем постарайтесь настроить гиперпараметр, потому что модели GAN чувствительны к ним. Сделайте это, прежде чем пробовать функции стоимости случайным образом.

Сбой режима — одна из самых сложных проблем в GAN. Полное обрушение встречается редко, но часто случается частичное обрушение. Изображения ниже с тем же подчеркнутым цветом выглядят одинаково, и режим начинает рушиться.

Изменено из исходников

Посмотрим, как это может произойти. Задача генератора GAN — создать изображения, которые могут больше всего обмануть дискриминатор D .

Но давайте рассмотрим один крайний случай, когда G интенсивно обучается без обновлений до D . Сгенерированные изображения сойдутся, чтобы найти оптимальное изображение x* тот дурак D самый, наиболее реалистичное изображение с точки зрения дискриминатора. В этом крайнем случае x* не будет зависеть от z .

Это плохие новости. Режим схлопывается до одной точки . Градиент, связанный с z , приближается к нулю.

Когда мы перезапускаем обучение в дискриминаторе, наиболее эффективным способом обнаружения сгенерированных изображений является обнаружение этой одиночной моды. Так как генератор десенсибилизирует воздействие z уже, градиент от дискриминатора, скорее всего, подтолкнет единственную точку к следующему наиболее уязвимому режиму. Это не трудно найти. Генератор производит такой дисбаланс режимов при обучении, что ухудшает его способность обнаруживать другие. Теперь обе сети переоснащены, чтобы использовать краткосрочную слабость оппонента. Это превращается в игру в кошки-мышки, и модель не сойдется.

На приведенной ниже диаграмме Unroll GAN ​​удается создать все 8 ожидаемых режимов данных. Во второй строке показан другой GAN, режим которого сворачивается и переключается в другой режим, когда дискриминатор догоняет.

Источник

Во время обучения дискриминатор постоянно обновляется для обнаружения противников. Таким образом, вероятность переоснащения генератора меньше. На практике наше понимание коллапса мод все еще ограничено. Наше интуитивное объяснение выше, вероятно, чрезмерно упрощено. Методы смягчения разрабатываются и проверяются эмпирическими экспериментами. Однако обучение GAN по-прежнему является эвристическим процессом. Частичный коллапс все еще распространен.

Но коллапс режима — это еще не все плохие новости. При переносе стиля с помощью GAN мы рады преобразовать одно изображение в просто хорошее, а не искать все варианты. Действительно, специализация на коллапсе частичного режима иногда создает изображения более высокого качества.

Но сбой режима остается одной из самых важных проблем, которые необходимо решить для GAN.

(Источник: Диаграммы в этом разделе созданы или изменены из презентации IMLE.)

После того, как эта статья была написана впервые, была опубликована новая исследовательская работа, объясняющая и решающая проблему коллапса мод. Давайте рассмотрим, что красные квадраты ниже — это реальные данные, а синие — сгенерированные образцы.

Дискриминатор GAN создает области желтого цвета, чтобы отличать реальные данные от сгенерированных данных.

В процессе обучения генератор будет генерировать данные для перемещения сгенерированных выборок к границе решения, в то время как дискриминатор еще больше сузит границу.

Но у генератора нет гарантии, что он сгенерирует выборки, охватывающие все моды в процессе. Как показано в примере, некоторые режимы могут быть пропущены в процессе и не могут быть восстановлены.

IMLE переворачивает механизм наоборот. В GAN мы перемещаем сгенерированные образцы к ближайшей границе. Например, мы перемещаем синюю точку внизу в сторону ②. Но в IMLE для каждых реальных данных мы спрашиваем, какова ближайшая сгенерированная выборка. Поэтому мы обучаем модель перемещать синюю точку вместо ①.

IMLE не является моделью GAN. Поэтому мы не будем здесь подробно останавливаться на этом.

Бесплатные функции не будут работать без хороших гиперпараметров, а их настройка требует времени и большого терпения. Новые функции стоимости могут включать гиперпараметры, которые имеют критическую производительность.

Настройка гиперпараметров требует терпения. Никакие функции стоимости не будут работать без затрат времени на настройку гиперпараметров.

Несходимость и коллапс мод часто объясняют дисбалансом между дискриминатором и генератором. Очевидное решение — сбалансировать их тренировки, чтобы избежать переобучения. Однако достигнут очень небольшой прогресс, но не из-за отсутствия попыток. Некоторые исследователи считают, что это невыполнимая или желательная цель, поскольку хороший дискриминатор дает хорошую обратную связь. Поэтому часть внимания смещается на функции стоимости с неисчезающими градиентами.

В дискриминационной модели потеря измеряет точность прогноза, и мы используем ее для отслеживания хода обучения. Однако проигрыш в GAN показывает, насколько хорошо мы справляемся по сравнению с нашим противником. Часто стоимость генератора увеличивается, но качество изображения на самом деле улучшается. Мы возвращаемся к проверке сгенерированных изображений вручную, чтобы проверить прогресс. Это усложняет сравнение моделей, что приводит к трудностям при выборе лучшей модели за один прогон. Это также усложняет процесс настройки.

Теперь вы слышите о проблемах и, возможно, захотите услышать решения. Мы предлагаем две разные статьи. Первый содержит ключевые резюме по решениям.

GAN — всесторонний обзор гангстеров GAN (Часть 2)

В этой статье рассматриваются мотивация и направление исследований GAN по улучшению GAN. Просмотрев их в…

medium.com

Если вы хотите быть намного глубже, во втором будет более подробное обсуждение:

GAN — Способы повышения производительности GAN

Модели GAN могут сильно пострадать в следующих областях по сравнению с другими глубокими сетями.

medium.com

Если вы хотите продолжить изучение математической модели проблемы градиента и устойчивости, в следующей статье она будет подробно описана. Но будьте осторожны, уравнения могут показаться слишком сложными. Однако, если вы не боитесь уравнений, это дает хорошее обоснование некоторых их утверждений.

GAN — Что не так с функцией стоимости GAN?

Мы усердно работаем над созданием математических моделей для глубокого обучения. Но часто мы не добиваемся успеха и возвращаемся к…

medium. com

На пути к принципиальным методам обучения генеративно-состязательных сетей

Улучшенные методы обучения GAN

NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks

Созданы ли сети GAN одинаковыми? Крупномасштабное исследование

Неявная оценка максимального правдоподобия

Исправление сходимости и коллапса | Береги себя

Корректирующая конвергенция и коллапс

---

Лия Литман

 //  11.04.18  // Комментарий

---

Я только что опубликовал черновик своей статьи Корректирующее сближение и коллапс , которая будет опубликована в California Law Review . Статья предлагает еще одну причину для беспокойства по поводу недавнего суммарного пересмотра Верховным судом дела Kisela v. Hughes . Кисела постановил, что истец не может взыскать убытки с полицейского, который выстрелил в истца четыре раза. Отвечая на звонок о женщине с ножом, офицер стоял в шести футах от женщины, у которой был кухонный нож и которая разговаривала на улице со своей соседкой по комнате. Офицер также предупредил женщину, что собирается ее застрелить.

Некоторые поставили под сомнение решение суда по конкретному вопросу в Kisela ; другие, в том числе судья Сотомайор, поставили под сомнение причины пересмотра Судом этого дела из нескольких тысяч дел, которые Суду предлагается рассмотреть в данном году.

Но Кисела также имеет отношение к феномену, который я отметил в Корректирующее сближение и коллапс , а именно, как стандарты получения различных средств правовой защиты от исполнительных нарушений конституционных прав, и, в частности, полицейских нарушений, сошлись на тот же стандарт. Тот стандарт, который в полной мере проявляется в Кисела , подчеркивает важность существующей прецедентной практики (в идеале прецедентной практики Верховного суда или единогласия среди апелляционных судов), узкого толкования этой прецедентной практики и, среди прочего, систематических правонарушений.

Проблема не только в том, что этому стандарту чрезвычайно трудно соответствовать. Кроме того, этот стандарт теперь применяется почти ко всем потенциальным средствам правовой защиты, которые может искать частный гражданин, — к возмещению ущерба государственным чиновникам; ущерб федеральным чиновникам; судебные приказы о хабеас корпус; исключение доказательств из уголовных процессов; возмещения убытков муниципальным образованиям; и, в некоторых случаях, иски о судебном запрете. Таким образом, отсутствует механизм обеспечения соблюдения конституционных прав как таковой. Вместо этого существует система обеспечения соблюдения упрощенной версии конституционных прав — тех, которые суды (и предпочтительно Верховный суд) прямо и конкретно признали (желательно давно).

Что делает сближение различных стандартов правовой защиты особенно тревожным, так это то, что теперь Суд часто утверждает, что суды могут отказать в одном средстве правовой защиты на том основании, что другое средство правовой защиты может и должно заменить любое средство правовой защиты, которое искал истец.