論文速讀:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection [CVPR 2018]
Proposed Approach 本文所用到的網路爲兩部分,R採用auto encoder ，D 是與R一同構成GAN的Discriminator 部分。 下圖爲整個網路的系統架構圖，整體的想法是： 1. 用 R(ae) 要reconstruction 出input的圖像，同時爲了使得R更健壯,對R的input 加入了Gaussian noise. 2. 用 D(Discriminator)
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