文件名称:
对比：“通过对比鉴别器训练具有更强增强能力的GAN”论文的代码（ICLR 2021）-源码
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：通过对比鉴别器训练具有更强增强能力的GAN（ICLR 2021）
该存储库包含用于复制和的论文“通过对比鉴别器训练具有更强增强的 ”的。
TL; DR ：我们提出了GAN的新型区分器，该方法表明对比表示学习（例如SimCLR和GAN）在共同训练时可以互惠互利。
在高分辨率，有限大小的AFHQ-Dog（4739个样本），AFHQ-Cat（5153个样本）和AFHQ-Wild（4738个样本）数据集上，对GAN的无条件生成进行定性比较。
概述
对比鉴别器（ContraD）概述。 不是从鉴别器损失（L_dis）中学习ContraD的表示，而是从两个对比损失（L + _con和L-_con）中获知，每个分别用于真实样本和伪样本。 最小化L_dis的实际鉴别符只是学习到的对比表示上的2层MLP头。
依存关系
当前，已确认在以下环境中运行代码：
python >= 3.6
pytorch
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
