discriminator overfitting | BriefGPT

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CVPRCHAIN：通过利普希茨连续约束归一化增强数据高效 GAN 的泛化能力
我们的研究工作提出了 CHAINS（lipsCHitz 连续性约束归一化），以解决在有限数据情境下生成对抗网络（GANs）中判别器过拟合和训练不稳定的问题，并通过动态插值归一化和未归一化特征来有效避免判别器过拟合，该方法在 CIFAR-10
PDF3 months ago
Deceive D: 有限数据下的生成对抗网络 (GAN) 训练的自适应伪增强
本研究介绍了一种新的训练策略 —— 自适应伪扩充 (Adaptive Pseudo Augmentation,APA)，以鼓励生成器和辨别器之间的健康竞争；APA 通过使用生成器本身来伪装真实数据分布，有效地减轻了过度拟合问题。该训练策略简
PDF3 years ago
ICLR通过对比鉴别器强化增强训练 GANs
本研究提出了 ContraD 方法，将对比性表示学习方案融入生成对抗网络鉴别器中，使得生成器以更强的数据增强方式工作而不会增加训练不稳定性，并且在对比学习中也能受益。实验结果表明，GANs with ContraD 在 FID 和 IS 方
PDF3 years ago
使用有限数据训练生成对抗网络
本文提出一种自适应判别器增广机制，稳定有限数据中生成对抗网络的训练，无需改变损失函数或网络架构，适用于从头开始训练和调优现有 GAN 的情况，并在几个数据集上进行了实证分析，结果表明，仅使用少量的训练图像就可以获得好的结果，通常与 Styl
PDF4 years ago