GAN不只會造假：捕獲數據中額外顯著特徵，提高表徵學習可解釋性，效果超越InfoGAN | IJCAI 2020...

楊淨 魚羊 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公衆號 QbitAI 提起GAN，你或許會想起真假難辨的人臉生成。 但其實，GAN的能力並不只侷限在圖像生成上。 用GAN做無監督表徵學習，就可以去做圖像分類了，就像那個半路出家的BigBiGAN，秒殺了一衆專注分類20年的AI選手。 現在，最新研究表明，在無監督環境中，GAN在學習可解釋性表徵方面也大有可爲。 在實際情況中，有一些表徵可能是各種因素相互

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