Generativa kontradiktoriska nät (GAN) är bra på att generera realistiska bilder och har utökats för semi-övervakad klassificering. Emellertid, under en två-spelare formulering, befintliga arbete delar konkurrerande roller att identifiera falska prover och förutsäga etiketter via en enda discriminator nätverk, vilket kan leda till oönskade inkompatibilitet. Vi presenterar triple generative adversarial net (Triple-Gan), en flexibel spel-teoretisk ram för klassificering och klass-villkorlig generation i semiövervakad lärande. Triple-Gan består av tre spelare-en generator, en discriminator och en classifier, där generatorn och classifier karakteriserar den villkorliga fördelningen mellan bilder och etiketter, och discriminatorn fokuserar enbart på att identifiera falska bildetikett par. Med utformade verktyg, de distributioner som kännetecknas av klassificerings- och generator båda koncentrera sig till datadistributionen under icke-parametriska antaganden. Vi föreslår vidare opartiska legaliseringsvillkor för att göra klassificerings- och generator starkt kopplade och vissa partiska tekniker för att öka Triple-GAN:s prestanda i praktiken. Våra resultat på flera datauppsättningar visar löftet i halvövervakat lärande, där Triple-Gan uppnår jämförbar eller överlägsen prestanda än toppmoderna klassificeringsresultat bland DGMs; det kan också lösgöra klasser och stilar och smidigt överföra på datanivå via interpolation på latent rymdklass-villkorligt.
Det finns tre spelare, generator, discriminator och klassificerare spelar mot varandra REF.
Triple Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}