[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita
論文紹介・画像引用 Google Brainより2019.3.6提出 https://arxiv.org/pdf/1903.02271v1.pdf 本研究のGANの特徴と成果 FIDスコア（低い方が良い） スコア８～９の間にある縦線はベースライン（すべてラベル付けされた画像を使ったBigGAN） 本研究の方法（$S^3GAN$）では ラベル付けされた画像は全体のたった１０%にも関わらずSOTAであるBigGANと同等の性能になった また全体の２０%をラベル付けされた画像にするとBigGANを超える性能となった 解像度128×128 上段：BigGAN 下段：画像の１０%のみラベルありのデータを使った$S^3GAN$ データの現実とその対策 これまでの鮮明な画像生成は大量のラベル付きデータによって実現してきた しかし現実的には、ほとんどのデータはラベル付けされていない・ラベル付け自体が多大な
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[最新論文] 新しい最適化手法誕生! AdaBound & AMSBound - Qiita
論文紹介 画像引用 https://openreview.net/pdf?id=Bkg3g2R9FX https://github.com/Luolc/AdaBound https://www.luolc.com/publications/adabound/ AdaBoundとAMSBound Adamに学習率の上限と下限を動的に加えたものをAdaBound AMSGradに学習率の上限と下限を動的に加えたものをAMSBound どちらの手法も最初はAdamのように動き、後半からSGDのように動く Adamの良さである初期の学習の速さとSGDの良さである汎化能力を両立した最適化手法 Adamの問題点 SGDと比べて汎化性能が劣る・未知のデータに弱い 不安定で極端な学習率を使うため上手く収束しない AMSGrad こういったAdamの問題を解決しようとしてできたのがAMSGrad http:
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