SSL Ganga

新的训练策略增强了SSL-GANs，以提高分类和生成能力

研究人员开发了一种新颖的基于种群的进化训练策略，用于半监督生成对抗网络（SSL-GANs），以解决训练不稳定的问题。该方法将判别器学习视为一个多目标优化问题，通过维护一个按帕累托优势排序的判别器种群来平衡分类准确性和真/假判别。在标记数据有限的MNIST数据集上的实验表明，与现有的SSL-GAN基线相比，该方法提高了训练鲁棒性和分类准确性，尤其是在采用该策略的精英变体时。