En klass av senaste metoder för att generera bilder, som kallas Generativa Adversarial Networks (GAN), har använts för att generera imponerande realistiska bilder av objekt, sovrum, handskrivna siffror och en mängd andra bildsätt. Typiska GAN-baserade metoder kräver dock stora mängder utbildningsdata för att fånga upp mångfalden i bildsättet. I detta dokument föreslår vi DeLigan -en ny GAN-baserad arkitektur för olika och begränsade utbildningsdatascenarier. I vårt tillvägagångssätt omparameteriserar vi det latenta generativa utrymmet som en blandningsmodell och lär oss blandningsmodellens parametrar tillsammans med GAN-parametrarna. Denna till synes enkla ändring av GAN-ramen är förvånansvärt effektiv och resulterar i modeller som möjliggör mångfald i genererade prover, även om den är utbildad med begränsade data. I vårt arbete visar vi att DeLi-GAN kan generera bilder av handskrivna siffror, objekt och handritade skisser, alla med hjälp av begränsade mängder data. För att kvantitativt karakterisera mångfalden av genererade prover inom klassen introducerar vi också en modifierad version av "inception-score", ett mått som har visat sig korrelera väl med mänsklig bedömning av genererade prover.
DeLigan REF föreslog en GAN-baserad arkitektur för olika och begränsade träningsdata, som omparameteriserar det latenta generativa utrymmet som en blandning av Gaussian modell.
DeLiGAN: Generative Adversarial Networks for Diverse and Limited Data
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}