arxiv.org github.comNeurIPS2021 データが少ないときのadversarial trainingではDiscriminator(D)の過適合がGenerator(G)の学習を妨げる。 少量データでもDとGの競争をより安定させるためのAdaptive Pseudo Augmentation (APA) を提案。 手法 GはDを騙すよ…
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