Limited Data
arxiv.org github.com少ないデータでmode collapseしないようなConditional GAN(cGAN)の学習方法の提案 問題点 少量データでGANを学習するとき、unconditionalだと安定して多様な画像が学習できるにも関わらず、conditional にするとmode collapseが起こる(…
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…