如何評價Generative Adversarial Networks的Performance？
序 GAN作爲火熱的生成模型方法之一，在大量產出的相關論文工作中卻很少能看到令人信服的道理來說明誰比誰優越，反而大部分都是用幾張不知道哪裏採樣來的圖片來硬點自己就是有過人之處，也不知道model的hyperparameter挑了多久，找了多久的圖片……GAN的目標是爲了能夠生成high quality的樣本，同時不失diversity。前面的文章其實提到了，這兩個目標就像查全率查準率一樣難以同時兼
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