Jul, 2024
CycleGAN的理论洞见:分析非成对数据生成中的近似和估计误差
Theoretical Insights into CycleGAN: Analyzing Approximation and
Estimation Errors in Unpaired Data Generation
TL;DR本研究聚焦于分析对称生成对抗网络(CycleGAN)的异常风险。我们通过考虑模型结构和训练过程的影响,将风险分解为逼近误差和估计误差,并通过分析这些错误以及它们之间的权衡提供了对CycleGAN性能的理论洞见。