[最新論文/cGANs]モード崩壊を解決するかもしれない正則化項 - Qiita

論文紹介・画像引用 2019.3.13提出 https://arxiv.org/pdf/1903.05628v1.pdf 本研究の成果 ・モード崩壊に対処するための正則化項（本研究提案・後述）を目的関数に追加することで、 conditional GANs（cGANs）での多様な画像生成を可能にした ・正則化項は潜在変数間の距離に対する生成画像間の距離の比率を最大化することを目的としたもの （「Mode collapseとMode seeking」の章の図と「Mode Seeking GANs」の章の図を見れば直感的な理解ができるはず） ・正則化項は様々なcGANに適用できる ・カテゴリ生成・image-to-image・text-to-imageの３つの条件付き画像生成を行ったが、 どのタスクでも画像の質を落とすことなく多様性の向上を実現した これまでのconditional GANの問題