《Self-Supervised GANs via Auxiliary Rotation Loss》學習筆記

參考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/65394854和https://zhuanlan.zhihu.com/p/92079559 背景和簡介 以往解決GAN模型的訓練不穩定的問題是利用條件，就是生成對抗網絡這種無監督的學習方式下利用標籤數據。通過監督信息的方式判別器能學到更加穩定的表徵，這些表徵是可以應對判別器遺忘問題的。但這種方法最大的缺點是需要標註數據。 作者提出了

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