关键词maximum likelihood-based training
搜索结果 - 2
- 基于条件逆神经网络的多样化图像到图像转换
介绍了一种新的结构,称为条件可逆神经网络(cINN),并将其用于解决自然图像的多样化图像到图像的转化任务。cINN 结合了纯生成 INN 模型和一个无限制的前馈网络,有效地将调节图像预处理为最大信息特征。通过最大似然优化,稳定地联合优化 c - 条件可逆神经网络辅助图像生成
通过使用一种新的网络模型,即条件可逆神经网络,我们可以对特定条件下的自然图像生成进行有效的前处理,以便于训练出不会出现模式崩溃并生成多样化图像的模型。同时,我们利用双向 cINN 架构探索和操作潜在空间的新特性,例如通过直观方式改变图像风格