Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för utbildning av kontradiktoriska modeller genom att ersätta diskriminatorpoängen med en bimodal Gaussisk fördelning över verkliga/falska indikatorvariabler. För att göra detta, vi utbildar Gaussian klassificerare för att matcha målet bi-modal distribution implicit genom meta-adversarial utbildning. Vi tror att detta tillvägagångssätt garanterar en icke-noll lutning till generatorn, även i gränsen för en perfekt klassificering. Vi testar vår metod mot vanliga referensbilddataset samt visar att klassificeringsutdatadistributionen är smidig och har överlappningar mellan verkliga och falska lägen.
Med hjälp av en Gaussian klassificerare över de verkliga / falska indikatorvariabler har också visat sig ha en utjämnande effekt på diskriminatorfunktionen REF.
Variance Regularizing Adversarial Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}