Deep generative models, such as Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs), have been employed widely in computational creativity research. However, such models discourage out-of-distribution generation to avoid spurious sample generation, thereby limiting their creativity. Thus, incorporating research on human creativity into generative deep learning techniques presents an opportunity to make their outputs more compelling and human-like. As we see the emergence of generative models directed toward creativity research, a need for machine learning-based surrogate metrics to characterize creative output from these models is imperative. We propose group-based subset scanning to identify, quantify, and characterize creative processes by detecting a subset of anomalous node-activations in the hidden layers of the generative models. Our experiments on the standard image benchmarks, and their "creatively generated" variants, reveal that the proposed subset scores distribution is more useful for detecting creative processes in the activation space rather than the pixel space. Further, we found that creative samples generate larger subsets of anomalies than normal or non-creative samples across datasets. The node activations highlighted during the creative decoding process are different from those responsible for the normal sample generation. Lastly, we assess if the images from the subsets selected by our method were also found creative by human evaluators, presenting a link between creativity perception in humans and node activations within deep neural nets.


翻译:在计算创造性研究中广泛采用深层基因模型,如变异自动读数器和基因反转网络等,这些模型在计算性创造力研究中广泛使用。然而,这些模型阻碍分配外生成,以避免虚假的样本生成,从而限制其创造力。因此,将人类创造力研究纳入基因外深学习技术,提供了一个使其产出更具有说服力和人性相似的机会。随着我们看到针对创造性研究的变异模型的出现,必须采用基于机器学习的代数来描述这些模型的创造性产出。我们提议以集团为基础的子扫描来识别、量化和定性创造性进程,方法是在基因化模型的隐藏层中探测出一个异常现象的节点,以避免产生虚假的样本,从而限制其创造性。我们在标准图像基准及其“创造性生成”变量方面的实验表明,拟议的子集分数分布对于在激活空间而不是像素空间中发现创造性的创造过程更为有用。我们发现创造性样本在正常或非内生成的变异种样本中产生比正常或非内变异的异常的子组,如果我们所选择的生成的样本在生成的样本中,那么,那么,在人类的变异变的变异的样本中,则通过人类的变的变的变的样本在最后的变的样本中不会被显示为我们所发现的。

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