Vi presenterar en mängd nya arkitektoniska funktioner och utbildningsförfaranden som vi tillämpar på de generativa kontradiktoriska nätverken (GANS). Vi fokuserar på två tillämpningar av GAN: halvövervakat lärande, och den generation av bilder som människor finner visuellt realistiska. Till skillnad från det mesta arbete på generativa modeller, är vårt primära mål inte att träna en modell som ger hög sannolikhet att testa data, inte heller behöver vi modellen för att kunna lära sig bra utan att använda några etiketter. Med hjälp av våra nya tekniker uppnår vi toppmoderna resultat i semiövervakad klassificering på MNIST, CIFAR-10 och SVHN. De genererade bilderna är av hög kvalitet vilket bekräftas av ett visuellt Turing test: vår modell genererar MNIST prover som människor inte kan skilja från verkliga data, och CIFAR-10 prover som ger en mänsklig felfrekvens på 21,3%. Vi presenterar också ImageNet prover med aldrig tidigare skådad upplösning och visar att våra metoder gör det möjligt för modellen att lära känna igen funktioner i ImageNet klasser.
Dessutom föreslog REF olika sätt att stabilisera utbildningsprocessen av GAN med semi-övervakad inlärning och utjämning märkning.
Improved Techniques for Training GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}