GAN系列：論文閱讀——SimGAN( Simulated + Unsupervised Learning )
把對抗思想用於改善生成圖像的質量：保留生成圖像重要的語義/標註信息，生成細節部分，使得圖像更加逼真(即simulate)。訓練對抗網絡僅需要圖像，不需要任何標註信息(unsupervised)。獲得的圖像稱爲refined images可以作爲數據用於訓練其他模型，相當於數據擴增，能使模型能力大幅度提升。該文主要內容： 1. 定義無監督學習模型SimGAN對合成的假圖像進一步修正(refine)使
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