比CycleGAN更強的非監督GAN----DistanceGAN

總說 對於非監督domain mapping, 要學習的是數據集A到數據集B的一種映射。即可以將A的一個樣例映射到B中的一個相似物。人來採用dual learning，提出了訓練兩個模型，和。使得（是A的一個樣例）經過,再經過仍舊與儘量相似，當然對於是一個B的樣例，也有類似。  這種思想有2017年出了N篇論文。主要有：DiscoGAN[1], DualGAN[1]， CycleGAN[3]等等吧

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