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上传时间: 2021-02-08
详细说明：StyleGAN2-ADA —官方PyTorch实施
用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila
摘要：使用太少的数据来训练生成对抗网络（GAN）通常会导致判别器过度拟合，从而导致训练分散。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制，该机制可显着稳定有限数据环境中的训练。 该方法不需要更改丢失功能或网络体系结构，并且适用于从头训练和微调另一个数据集上的现有GAN时。 我们在几个数据集上证明，仅使用几千个训练图像就可能获得良好的结果，并且通常将StyleGAN2的结果与少几个数量级的图像相匹配。 我们希望这将为GAN开辟新的应用程序域。 我们还发现，事实上，广泛使用的CIFAR-10只是一个有限的数据基准，并将记录FID从5.59提高到2.42。
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