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Aug, 2017
半监督条件生成对抗网络
Semi-supervised Conditional GANs
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Kumar Sricharan, Raja Bala, Matthew Shreve, Hui Ding, Kumar Saketh...
TL;DR
提出了一种新的半监督生成对抗网络模型(SS-GAN)，通过适应GAN框架，使用一对堆叠的鉴别器来学习数据的边际分布和数据属性的条件分布，特别针对半监督学习，通过有标记和无标记数据学习数据的边际分布并通过有标记数据纯粹地学习属性的条件分布，实验证明该模型相较于已有的半监督条件GAN模型具有更好的性能。
Abstract
We introduce a new model for building
conditional generative models
in a semi-supervised setting to conditionally generate data given attributes by adapting the
gan
framework. The proposed semi-supervised
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