I detta dokument introducerar vi kursplan GANs, en läroplan lärande strategi för utbildning Generativa Adversarial Networks som ökar styrkan hos discriminatorn under utbildningen, vilket gör inlärningsuppgiften gradvis svårare för generatorn. Vi visar att denna strategi är nyckeln till att uppnå toppmoderna resultat i bildgenerering. Vi visar också bevis för att denna strategi i stort sett kan tillämpas för att förbättra GAN-utbildningen i andra dataformer.
GAN:s resultat förbättras också genom läroplanslärande av discriminatorn REF.
Improved Training with Curriculum GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}