Trots framgångarna med Generative Adversarial Networks (GAN) för bildgenereringsuppgifter är avvägningen mellan bildmångfald och visuell kvalitet en välkänd fråga. Konventionella tekniker uppnår antingen visuell kvalitet eller bildmångfald; förbättringen på ena sidan är ofta resultatet av att man offrar nedbrytningen på den andra sidan. I detta dokument strävar vi efter att uppnå båda samtidigt genom att förbättra stabiliteten i utbildningen GAN. En viktig idé för det föreslagna tillvägagångssättet är att implicit legalisera diskriminatorn med hjälp av en representativ funktion. För det, denna representativa funktion extraheras från datadistributionen, och sedan överförs till discriminatorn för att genomdriva långsamma uppdateringar av lutningen. Följaktligen stabiliseras hela träningsprocessen eftersom inlärningskurvan för discriminator varierar långsamt. Baserat på en omfattande utvärdering visar vi att vår strategi förbättrar den visuella kvaliteten och mångfalden hos toppmoderna GAN.
REF föreslog RFGAN att implicit legalisera discriminatorn med hjälp av representativa funktioner som extraheras från datadistributionen.
Improved Training of Generative Adversarial Networks Using Representative Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}