DeLiGAN論文筆記

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1706.02071.pdf 該文主要解決的是在小樣本訓練數據的情況下如何提高數據的多樣性的問題。 論文主要有兩個貢獻點： 對原始GAN用於生成數據的潛在空間（latent space），將其定義爲一個混合高斯模型。 爲了衡量類內多樣性（intra-class diversity），提出了modified inception-score（m-I

>>阅读原文<<