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Generative Adversarial Nets

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  1. TOOL · CL_195890 ·

    新的GAN自适应训练方法使用序贯假设检验

    研究人员为生成对抗网络（GAN）开发了一种新颖的自适应训练程序，解决了在更新判别器和生成器之间切换时机的决策挑战。该新方法将切换问题表述为序贯假设检验，利用电子过程提供任何时候都有效的I类错误控制。在合成分布和图像数据集上的实验表明，这种自适应方法在各种GAN目标上与固定比例基线方法相匹配或超越。