GANS är kraftfulla generativa modeller som kan modellera mångfaldiga naturliga bilder. Vi utnyttjar denna fastighet för att utföra många olika legalisering genom att approximera Laplacian norm med hjälp av en Monte Carlo approximation som är lätt att beräkna med GAN. När den ingår i den funktionsmatchande GAN av Salimans et al. (2016) uppnår vi toppmoderna resultat för GAN-baserat semiövervakat lärande på CIFAR-10-datasetet, med en metod som är betydligt enklare att implementera än konkurrerande metoder.
Lecouat m.fl. REF uppnådde konkurrenskraftiga resultat genom att utföra många olika regulariseringar med ungefärlig Laplacian norm som lätt beräknades inom en GAN.
Semi-Supervised Learning with GANs: Revisiting Manifold Regularization
{'venue': 'Workshop track - ICLR 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}