Vi föreslår en ny jämviktsförstärkande metod ihop med en förlust härledd från Wasserstein avstånd för utbildning auto-encoder baserad Generative Adversarial Networks. Denna metod balanserar generatorn och discriminatorn under träningen. Dessutom ger den ett nytt ungefärligt konvergensmått, snabb och stabil utbildning och hög visuell kvalitet. Vi har också ett sätt att kontrollera avvägningen mellan bildmångfald och visuell kvalitet. Vi fokuserar på bildgenereringsuppgiften och sätter en ny milstolpe i visuell kvalitet, även vid högre upplösning. Detta uppnås med hjälp av en relativt enkel modellarkitektur och ett standardutbildningsförfarande.
Berthelot m.fl. REF använder också en autoencoder som en discriminator och utvecklade en jämviktsförstärkande metod, parat med en förlust härledd från Wasserstein avstånd.
BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}