对于BigGAN这个名词,第一反应是作者提出了一个“庞大”的GAN网络,实际上并不是(当然了,文章的GAN网络还是比较大的),其实起这个名字的想表达的意思应该是:放大的GAN网络。放大的GAN网络注重的是,当我们把GAN网络逐渐放大的时候,会发生什么?这篇文章就是基于这个目的,然后通过实验来告诉我们一些实践经验。 1. 背景 ...
《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析,通过使用之前提出的一些技巧,如数据截断、正交正则化等,保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度,远超之前的方法。作者对生成对抗...
在ImageNet的128*128分辨率下训练,我们的模型(BigGANs)得到了166.3的Inception Score(IS)和9.6的Frechet Inception Distance(FID),改善了之前最好的52.52的IS和18.65的FID。 这篇论文没有提出新的模型,只是将原有的GAN的模型,用8倍原有的batch size大小,并且将隐藏层的变量数量扩充到原有模型的4倍以后,进行训练获...
论文阅读笔记large scale gan training for high fidelity natural image synthesis(biggan) 主要包括谱归一化(Spectral Normalization)、截断技巧(Truncation Trick)和正交正则化(orthogonal regularization) 一、创新点: (一)本文对网络结构进行了两个修改,改善了可扩展性(scalability);修改了正则化方法(regularization)提高...
Paper之BigGAN:ICLR 2019最新论文《LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS》(未完待续) 目录 效果 论文 摘要 1、INTRODUCTION介绍 2、BACKGROUND背景 ...
论文阅读笔记large scale gan training for high fidelity natural image synthesis(biggan) 主要包括谱归一化(Spectral Normalization)、截断技巧(Truncation Trick)和正交正则化(orthogonal regularization) 一、创新点: (一)本文对网络结构进行了两个修改,改善了可扩展性(scalability);修改了正则化方法(regularization)提高...
第一篇就是这篇最佳BigGAN,DeepMind负责星际项目的Oriol Vinyals,说这篇论文带来了史上最佳的GAN生成图片,提升Inception Score 100分以上。 论文摘要: 尽管近期由于生成图像建模的研究进展,从复杂数据集例如 ImageNet 中生成高分辨率、多样性的样本仍然是很大的挑战。为此,研究者尝试在最大规模的数据集中训练生成对抗网络...
飞桨PaddlePaddle论文复现:LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS ;128分辨率进行训练时,我们的模型(BigGANs)的初始分数(IS)为166.5,Fréchet初始距离(FID)为7.4,比之前的最佳IS为52.52和FID提高了18.65。 总结...性能之间的相互关系 个人总结 通过百度顶会论文复现营课程的学习,自己对生...
LARGESCALEGANTRAININGFOR HIGHFIDELITYNATURALIMAGESYNTHESIS AndrewBrock∗† Heriot-WattUniversityajb5@hw.ac.uk JeffDonahue† DeepMindjeffdonahue@google KarenSimonyan†DeepMindsimonyan@google ABSTRACT Despiterecentprogressingenerativeimagemodeling,successfullygeneratinghigh-resolution,diversesamplesfromcomplexdatasets...
LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。