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...
论文链接:Improved Techniques for Training GANs 代码链接:GitHub - openai/improved-gan: Code for the paper "Improved Techniques for Training GANs" NIPS 2016 在这项工作中,作者介绍了几种促进 GAN 收敛的技术。这些技术的动机是对GAN不容易收敛的问题的启发式理解。并且,它们提高了半监督学习的性能,促进真实...
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,...
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》T Salimans, I Goodfellow, W Zaremba, V Cheung, A Radford, X Chen [OpenAI] (2016) http://t.cn/R5X5mXI GitHub:http://t.cn/R5X5mXf
Improved Techniques for Training GANs 训练GANs 其实是一个找纳什均衡的问题。但是找高维连续非凸问题的纳什均衡点是很困难的。而且,在GAN的训练中我们通常是通过梯度下降法来最小化代价函数的,而不是去找纳什均衡点,所以我们经常会碰到无法收敛的情况。
(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 - 工程与科学中的计算机建模(英文) 被引量: 0发表: 2022年 Improved Techniques for Adversarial Discriminative Domain Adaptatio...
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 ...
Improved Techniques for Training Single-Image GANs 一篇在SinGAN上改进的论文,特点是更可控,训练更快20-30min。代码开源:ConSinGAN 主要贡献: 并行训练多个阶段 没有在中间阶段生成图像,而是传播特征 提升训练过程的尺度步骤,比之前需要的训练阶段更少 利用微调来应用多个应用领域...
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。 4.我们引入了一个最终调整阶段,该阶段可用于预先训练的模型,以获得特定类别和任务的最佳结果。 2、相关工作 ...