BEGAN解讀
BEGAN 立論基礎 BEGAN是Google在17年上半年出的一篇論文，此論文對GAN做了進一步的改進，提出了一種新的評價生成器生成質量的方式，使GAN即使使用很簡單的網絡，不加一些訓練trick比如BN,minibatch,使用SELU激活函數等等，也能實現很好的訓練效果，完全不用擔心模式崩潰（model collapse）和訓練不平衡的問題。 以往的GAN以及其變種都是希望生成器生成的數據
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