如何评价Generative Adversarial Networks的Performance？
序 GAN作为火热的生成模型方法之一，在大量产出的相关论文工作中却很少能看到令人信服的道理来说明谁比谁优越，反而大部分都是用几张不知道哪里采样来的图片来硬点自己就是有过人之处，也不知道model的hyperparameter挑了多久，找了多久的图片……GAN的目标是为了能够生成high quality的样本，同时不失diversity。前面的文章其实提到了，这两个目标就像查全率查准率一样难以同时兼
相关文章
- 1. Triangle Generative Adversarial Networks
- 2. Graphical Generative Adversarial Networks
- 3. Contrastive Generative Adversarial Networks
- 4. Generative Adversarial Networks overview（1）
- 5. Generative Adversarial Networks overview（4）
- 6. Self-Attention Generative Adversarial Networks
- 7. Generative Adversarial Networks overview（2）
- 8. GAN的诞生-Generative Adversarial Networks
- 9. Conditional Generative Adversarial Networks（CGAN）笔记
- 10. Binary Generative Adversarial Networks for Image Retrieval
- 更多相关文章...
- • XSD 如何使用? - XML Schema 教程
- • 如何伪造ARP响应？ - TCP/IP教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • 漫谈MySQL的锁机制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Triangle Generative Adversarial Networks
- 2. Graphical Generative Adversarial Networks
- 3. Contrastive Generative Adversarial Networks
- 4. Generative Adversarial Networks overview（1）
- 5. Generative Adversarial Networks overview（4）
- 6. Self-Attention Generative Adversarial Networks
- 7. Generative Adversarial Networks overview（2）
- 8. GAN的诞生-Generative Adversarial Networks
- 9. Conditional Generative Adversarial Networks（CGAN）笔记
- 10. Binary Generative Adversarial Networks for Image Retrieval