系统分析 BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN
前一段时间研究了BAGAN这篇论文，我这里尝试着用最近接触的系统性的方法来阐述一下我对这篇文章的理解。我将从以下几个方面来进行分析： （1）这篇文章解决了一个什么问题 （2）为何之前这个问题没有解决或者说这个问题的难点在哪里 （3）在这之前的解决方案有什么，作者的工作与前人相比好在哪里 （4）空口无凭，实验结果展示 （5）对整个实验的评估 1、文章解决掉的问题 本文提出，在图像分类任务当中，我
相关文章
- 1. data augmentation - image augmentation - imgaug
- 2. Data Augmentation
- 3. 论文理解：Self-Ensembing with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaption in Sematic Segmentation
- 4. Data Augmentation in NLP
- 5. GridMask Data Augmentation
- 6. data augmentation and dropout
- 7. Dropout与 Data Augmentation
- 8. Data Augmentation 总结
- 9. （转）AutoML for Data Augmentation
- 10. GAN论文2：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文翻译和理解
- 更多相关文章...
- • 互联网系统应用架构基础分析 - 红包项目实战
- • 高并发系统的分析和设计 - 红包项目实战
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
- • Git五分钟教程
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. data augmentation - image augmentation - imgaug
- 2. Data Augmentation
- 3. 论文理解：Self-Ensembing with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaption in Sematic Segmentation
- 4. Data Augmentation in NLP
- 5. GridMask Data Augmentation
- 6. data augmentation and dropout
- 7. Dropout与 Data Augmentation
- 8. Data Augmentation 总结
- 9. （转）AutoML for Data Augmentation
- 10. GAN论文2：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文翻译和理解