Motståndskraftigt utbildade generativa modeller (GAN) har nyligen uppnått övertygande bildsyntesresultat. Men trots tidiga framgångar med att använda GAN för oövervakad representationsinlärning har de sedan dess ersatts av metoder baserade på självövervakning. I detta arbete visar vi att framsteg när det gäller bildgenereringens kvalitet leder till avsevärt förbättrade resultat när det gäller representationslärande. Vårt tillvägagångssätt, BigBiGAN, bygger på den toppmoderna BigGAN-modellen och utvidgar den till representationsinlärning genom att lägga till en kodare och modifiera discriminatorn. Vi utvärderar i stor utsträckning representationsinlärningen och generationskapaciteten hos dessa BigBiGAN-modeller, vilket visar att dessa generationsbaserade modeller uppnår toppmodernt i oövervakad representationsinlärning på ImageNet, samt i villkorslös bildgenerering.
Nyligen kombinerade REF BIGAN och BigGAN att introducera BigBiGAN som uppnår toppmodernt representationsinlärning på ImageNet.
Large Scale Adversarial Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}