系統分析 BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN
前一段時間研究了BAGAN這篇論文，我這裏嘗試着用最近接觸的系統性的方法來闡述一下我對這篇文章的理解。我將從以下幾個方面來進行分析： （1）這篇文章解決了一個什麼問題 （2）爲何之前這個問題沒有解決或者說這個問題的難點在哪裏 （3）在這之前的解決方案有什麼，作者的工作與前人相比好在哪裏 （4）空口無憑，實驗結果展示 （5）對整個實驗的評估 1、文章解決掉的問題 本文提出，在圖像分類任務當中，我
相關文章
- 1. data augmentation - image augmentation - imgaug
- 2. Data Augmentation
- 3. 論文理解：Self-Ensembing with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaption in Sematic Segmentation
- 4. Data Augmentation in NLP
- 5. GridMask Data Augmentation
- 6. data augmentation and dropout
- 7. Dropout與 Data Augmentation
- 8. Data Augmentation 總結
- 9. （轉）AutoML for Data Augmentation
- 10. GAN論文2：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET論文翻譯和理解
- 更多相關文章...
- • 互聯網系統應用架構基礎分析 - 紅包項目實戰
- • 高併發系統的分析和設計 - 紅包項目實戰
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
- • Git五分鐘教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. data augmentation - image augmentation - imgaug
- 2. Data Augmentation
- 3. 論文理解：Self-Ensembing with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaption in Sematic Segmentation
- 4. Data Augmentation in NLP
- 5. GridMask Data Augmentation
- 6. data augmentation and dropout
- 7. Dropout與 Data Augmentation
- 8. Data Augmentation 總結
- 9. （轉）AutoML for Data Augmentation
- 10. GAN論文2：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET論文翻譯和理解