《Self-Supervised GANs via Auxiliary Rotation Loss》学习笔记

参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/65394854和https://zhuanlan.zhihu.com/p/92079559 背景和简介 以往解决GAN模型的训练不稳定的问题是利用条件，就是生成对抗网络这种无监督的学习方式下利用标签数据。通过监督信息的方式判别器能学到更加稳定的表征，这些表征是可以应对判别器遗忘问题的。但这种方法最大的缺点是需要标注数据。 作者提出了

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