Vi utökar Generative Adversarial Networks (Gans) till det halvövervakade sammanhanget genom att tvinga discriminator-nätverket till utdataklassetiketter. Vi utbildar en generativ modell G och en discriminator D på en datauppsättning med ingångar som tillhör en av N klasser. Vid träningstiden görs D för att förutsäga vilka N+1-klasser som indatan tillhör, där en extra klass läggs till för att motsvara utdata från G. Vi visar att denna metod kan användas för att skapa en mer dataeffektiv klassificering och att det möjliggör att generera prover av högre kvalitet än en vanlig GAN.
I REF gjordes diskriminator D för att förutsäga vilken av N + 1 klasser (N är klassernas antal ingångar) för att tvinga diskriminatornätverket till utdataklassetiketter.
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}