讀InfoGan文章

    InfoGan，是在GAN是用到了信息論的算法，能夠通過非監督的方式學習到特徵的含義。非監督學習是ill-posed(解是不唯一的)，因爲在訓練的時候，下游的任務是未知的，如果能從數據樣本的找到代表的特徵，那麼對於那些位置的任務也是非常有幫助的，例如對在一些人臉的數據集上，有用的disentagled representation可能會有不同的維度來表示人臉，眼睛的顏色，髮型，是否帶眼鏡等

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