限られた実像データで生成的敵対的ネットワーク（GAN）をトレーニングすると、一般にパフォーマンスが低下し、モデルが崩壊します。この課題を克服するために、GANから独立してトレーニング可能で非常にまばら

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 11:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710260655640999234/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00397v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00397v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.00397v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">（ちょうど）増強を超えたデータ効率の良いGANトレーニング：宝くじの展望</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/few-shot">few-shot</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">限られた実像データで生成的敵対的ネットワーク（GAN）をトレーニングすると、一般にパフォーマンスが低下し、モデルが崩壊します。この課題を克服するために、GANから独立してトレーニング可能で非常にまばら</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710260655640999234"><span class="datetime-body">2021/10/26 11:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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