ICML2020：預訓練的GAN在有限數據下的生成器

生成對抗網絡可以生成高度逼真的圖像，通常與真實圖像是無法區分的。這樣生成的大多數圖像都沒有包含在訓練數據集中，說明用GAN生成的數據對增強數據集的能力很強。儘管在數據有限的情況下這種情況特別重要，但是基於有限數據訓練GAN的問題仍然存在。爲了彌補這一缺陷，本文結合遷移學習的概念，利用在大規模數據集上經過預訓練的現有GAN模型，引入其他知識。通過自然圖像生成的演示，證明了預訓練GAN的生成器和生成器

>>阅读原文<<