深度對抗學習在圖像分割和超分辨率中的應用

深度學習已經在圖像分類、檢測、分割、高分辨率圖像生成等諸多領域取得了突破性的成績。但是它也存在一些問題。首先，它與傳統的機器學習方法一樣，通常假設訓練數據與測試數據服從同樣的分佈，或者是在訓練數據上的預測結果與在測試數據上的預測結果服從同樣的分佈。而實際上這兩者存在一定的偏差，比如在測試數據上的預測準確率就通常比在訓練數據上的要低，這就是過度擬合的問題。 另一個問題是深度學習的模型（比如卷積神經網

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