Cycle-GAN 與 ADN

CycleGAN Cycle-GAN 算是很久以前的東西了。它不需要成對的訓練![數據，只需要來源於兩個分佈的不同數據即可。 核心思想就是上面的示意圖。相比general的GAN來說，它有兩套GAN，這兩套可逆。 實際使用如下的adversarial loss 更穩定， 還要加上一致性損失 所以總的損失爲 。以上就是Cycle-GAN的核心。 實際使用中，需要注意一些訓練的trick，可參見Cyc

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