Vi undersöker frågan om de framställningar som klassifierarna lärt sig kan användas för att höja kvaliteten på generativa modeller. Vår gissning är att etiketter motsvarar egenskaper hos naturliga data som är mest framträdande för människor: identitet i ansikten, objekt i bilder och uttalanden i tal. Vi föreslår att dra nytta av detta genom att använda representationerna från diskriminativa klassificeringar för att öka den objektiva funktion som motsvarar en generativ modell. I synnerhet förstärker vi den objektiva funktionen hos den variationella autoenkodern, en populär generativ modell, med en diskriminerande legaliseringsterm. Vi visar att en förbättring av den objektiva funktionen på detta sätt leder till prover som är tydligare och har högre visuell kvalitet än proverna från standardvarianta autokodrar.
I REF föreslås en förstärkning av den objektiva funktionen med diskriminativ legalisering.
Discriminative Regularization for Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}