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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