但这方法的开销很大,所以只对生成器使用了Virtual batch normalization。 参考:Improved Techniques for Training GANs翻译与理解
原文 We present a variety of new architectural features and training procedures that we apply to the generative adversarial networks (GANs) framework. We focus on two applications of GANs:semi-supervised learning, and the generation of images that humans find visually realistic. Unlike most work on...
Semi-supervised learning 对于标准分类网络,我们的输出是k个类别对应的概率。在这里我们借助分类网络进行无监督学习。我们把生成样本当成第K+1类,用x属于k+1类的概率当做x为假的概率。 loss function for training the classifier: 这里的无监督过程相当于训练一个GAN。 实验结果 左边feature matching,右边minibatch ...
ganstechniquestrainingimproved人工智能nash ImprovedTechniquesforTrainingGANs TimSalimans tim@openai IanGoodfellow ian@openai WojciechZaremba woj@openai VickiCheung vicki@openai AlecRadford alec.radford@gmail XiChen peter@openai Abstract Wepresentavarietyofnewarchitecturalfeaturesandtrainingproceduresthatwe applytoth...
Improved Techniques for Training GANs Improved Techniques for Training GANs 在这项工作中,我们介绍了几种旨在鼓励GANs游戏收敛的技术。这些技术的动机是对非收敛问题的启发式理解。它们导致了半监督学习效果的提高和样本生成的改进。我们希望其中一些技术可以成为未来工作的基础,为收敛性提供正式的保证。 All code and...
Improved Techniques for Training GANs,NIPS-2016,Cited-3019. Open source,official,star-1.9k. 关键字 GAN,半监督,深度学习,机器学习 正文 论文内容如题,谈论了一些训练GAN的技巧,那个时候没有WGAN等还没出现,训练GAN是一件困难的事情,论文以此为出发点,研究了一些训练GAN的技巧,...
GANs的一些技巧(ImprovedTechniquesforTrainingGANs)2016 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.03498v1.pdf 条件生成...生成模型样本, 优化目标是达到纳什均衡, 使生成器估测到数据样本的分布.GAN目前在图像和视觉领域得到了广泛的研究和应用, 已经可以生成数字和人脸等物体对象, 构成各种逼真的室内外场景, 从 ...
Efficient Data Augmentation Techniques for Improved Classification in Limited Data Set of Oral Squamous Cell Carcinoma (GANs)are very powerful techniques to augment training data as new samples are created.This technique helps the classification models to increase their ... W Alosaimi,MI Uddin - 工程...
《Improved Techniques for Training GANs》T Salimans, I Goodfellow, W Zaremba, V Cheung, A Radford, X Chen [OpenAI] (2016) http://t.cn/R5X5mXI GitHub:http://t.cn/R5X5mXf
1.我们以不同的学习率并行训练几个阶段,并且可以权衡生成图像的方差与它们与原始训练图像的一致性。 2.我们不在中间阶段生成图像,而是将特征从一个阶段直接传播到下一个阶段。 3.我们改进了多阶段训练的重新缩放方法,使我们能够在更少的阶段进行训练。