May, 2017

通过正则化稳定生成对抗网络的训练

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TL;DR通过提出一种新的正则化方法，我们克服了 GAN 模型分布和数据分布之间维度不匹配的局限性，并证明了该正则化方法在多种常见图像生成任务中的有效性。
generative adversarial networksgansregularization approachdensity ratiodeep learning
发现论文，激发创造
  • 有限数据下的生成对抗网络正则化

    该论文提出了一种正则化方法来训练健壮的 GAN 模型，使其在有限的训练数据下表现更好，并且在几个基准数据集上的实验证明了该方法在提高泛化性能和稳定学习动态方面的有效性。

    Apr, 2021

  • 正则化生成对抗网络

    本研究论文证明生成式对抗网络的不稳定性和漏模现象源自鉴别器在高位空间内的特殊功能形状，提出了多种正则化目标的解决方案从而实现生成模型的稳定训练并解决数据生成分布的漏模问题。

    Dec, 2016

  • 增强型对抗生成网络正则化和规范化的大规模研究

    本文从实用角度出发，分析评估生成对抗网络的常见错误和可重现性问题，并提供预训练模型。

    Jul, 2018

  • 生成对抗网络的一致性正则化

    本文提出了一种基于一致性正则化的简单、有效的 GAN 训练稳定器，通过在 GAN 鉴别器中引入数据扩充并惩罚鉴别器对这些扩充的敏感度，以在不增加显着计算开销的情况下，为无条件和有条件图像生成提供最佳结果。

    Oct, 2019

  • 正则化生成对抗网络

    提出一个基于对抗生成网络的新模型 RegGAN，该模型可以在生成样本的同时训练三个网络 —— 一个生成器和两个判别器，以便从与训练集概率分布不同的概率分布中生成样本，并可用于学习拓扑学中的某些先验概念。

    Feb, 2021

  • 稳定生成对抗网络：综述

    本文综述了文献中可找到的 GAN 训练稳定方法，讨论了每种方法的优缺点并进行比较总结，最后提出了未解决问题的讨论。

    Sep, 2019

  • 提高生成对抗网络的泛化能力和稳定性

    本文通过分析实际情景下 GAN 的泛化能力，证明了原始 GAN 的损失函数训练得到的鉴别器的泛化能力较差，并提出了一种零中心梯度惩罚策略以改善鉴别器的泛化能力，并保证 GAN 的收敛和泛化。通过在合成和大规模数据集上的实验，验证了理论分析的正确性。

    Feb, 2019

  • 多元敏感的条件生成对抗网络

    这篇论文提出了一种简单而高效的方法来解决条件生成式对抗网络（cGAN）中的模式崩塌问题，它通过显式地规范化生成器以产生不同的输出来控制可变因素，从而在视觉质量和多样性之间实现平衡，这种方法在图像翻译、图像修补、未来预测等多个条件生成任务中取得了出色的效果。

    Jan, 2019

  • 泛洪正则化用于稳定训练生成对抗网络

    该论文提出了一种针对生成对抗网络（GANs）的训练不稳定问题的解决方法，通过直接对抗损失函数进行正则化，使用洪水法（flooding）抑制判别器的损失过低，实验证明洪水法可以稳定 GANs 的训练，并与其他稳定技术结合使用。

    Nov, 2023

  • 生成对抗网络综述：变种、应用与训练

    本文综述了生成模型的最新应用 —— 生成对抗网络（GAN）及其在计算机视觉和机器学习领域的实际应用，讨论了 GAN 训练中的困难和障碍，并调查了不同研究者提出的训练方案，以求实现 GAN 的稳定训练，最后探讨了与该主题相关的新问题和研究方向。

    Jun, 2020