BEGAN

《BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks》 github 背景 在传统的GAN中，虽然提供了一种新的方法来学习数据分布，也取得了相比以前的方法不错的效果，但是它仍存在以下的几个问题： 即便使用很多的训练技巧，GAN仍然很难训练 模型的超参数的选择对于模型最终的效果十分重要 难以控制生成图像的质量和多样性 难以平衡判别器

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