Lära sig inter-domänkartläggningar från oparade data kan förbättra prestanda i strukturerade förutsägelser uppgifter, såsom bildsegmentering, genom att minska behovet av parade data. CycleGAN föreslogs nyligen för detta problem, men antar kritiskt att den underliggande inter-domänkartläggningen är ungefär deterministisk och en-till-ett. Detta antagande gör modellen ineffektiv för uppgifter som kräver flexibla, många till många kartläggningar. Vi föreslår en ny modell, Augmented Cycle-GAN, som lär sig många-till-många kartläggningar mellan domäner. Vi undersöker Augmented Cycle-GAN kvalitativt och kvantitativt på flera bilddatauppsättningar.
Augmented CycleGAN REF lär sig många-till-många översättningar genom att använda de stokastiska kartläggningarna.
Augmented CycleGAN: Learning Many-to-Many Mappings from Unpaired Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}