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hypervolume maximization
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多个鉴别器的生成对抗网络多目标训练
本研究重新审视多判别器模型,将不同模型提供的损失的同时最小化作为多目标优化问题,并评估多种数据集上的多梯度下降和超体积最大化算法的性能。我们的结果表明,超体积最大化在样本质量和计算成本之间提供了更好的折衷方案,比之前方法更优。
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5 years ago
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