Mode Collapse

Problema dell’addestramento generativo, il sistema produce risultati troppo simili e rappresenta solo una parte della varietà presente nei dati.

Nelle reti generative avversarie, il generatore può trovare pochi risultati capaci di ingannare il discriminatore e riproporli con variazioni minime. La distribuzione prodotta perde così parte delle sue modalità, cioè regioni distinte di risultati plausibili. Il fenomeno riduce la diversità anche quando i singoli esempi sembrano validi. Si distingue dal Model Collapse, che riguarda il deterioramento dovuto al riuso ricorsivo di dati generati da altri modelli.